实时边缘检测如何应用于复杂场景？

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python原创内容开头内容改写def rewrite_original_content(original_content): # 简化内容，不超过100字 simplified_content=original_content[:100] return simplified_content

示例原文original_content=在这个充满挑战的时代，创新是推动社会进步的关键力量。科技的发展，尤其是人工智能、大数据等领域的突破，正在深刻改变着我们的生活方式和工作模式。

调用函数并输出结果result=rewrite_original_content(original_content)print(result)

代码

# coding=gbk
"""
作者：川川
公众号：玩转大数据
@时间 : 2022/3/6 2:01
群：428335755
"""

import cv2

import numpy as np

# 使用摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 循环
while (1):

# 从摄像头读取帧
ret, frame = cap.read()

hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

lower_red = np.array([30, 150, 50])
upper_red = np.array([255, 255, 180])

mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)

# 显示
cv2.imshow('Original', frame)

# canny方法

edges = cv2.Canny(frame, 100, 200)

cv2.imshow('Edges', edges)

# 按ESC暂停
k = cv2.waitKey(5) & 0xFF
if k == 27:
break

# 关闭
cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

演示

这大概是技术宅的快乐了！