图像分割 - Canny边缘检测
目录
1. 介绍
2. Code
1. 介绍
Canny 边缘检测基于以下三个目标:
- 低错误率。所有边缘都应该被找到,不应该有虚假响应
- 边缘点应该更好的被定位。检测到的边缘和真实边缘之间的距离应该最小
- 单个边缘点响应。对于真实的边缘点,检测子应该只返回一个点,
Canny边缘检测算法的步骤:
Canny 是基于一阶微分的
- 首先用高斯滤波平滑图像。
- 计算梯度幅值图像和方向角度图像
- 对梯度图像应用非极大值抑制
- 使用双阈值处理和连通性分析来检测连接边缘
首先,检测边缘前要平滑图像减少噪声的影响。这里采样的是高斯滤波器,高斯核的大小 >= 滤波器标准差的6倍取最小的奇整数
其次,需要用一阶导数计算幅值图像和角度图像。Canny检测是基于一阶导数的,所以这里使用的是一阶差分算子。
然后,对梯度图像进行非极大值抑制NMS(Non - Maxima Suppression)。根据第二步求出的角度图像,用该像素点 比较 在梯度方向和其反方向的像素点。如果该像素点的梯度幅值最大则保留;否则,删去。
最后,进行双阈值处理。用来确定真正的边缘和删去伪边缘
根据设置的两个阈值( 为低阈值 为高阈值),就会将幅值图像划为三部分,进行如下的分割
- 像素点的响应强度是 > 的,那么认为是真正的边缘
- 像素点的响应强度是 < 的,那么认为是伪边缘,删去
- 如果介于两者之间,则检查周围的8领域,如果存在真正的边缘就保留,为了连接边缘。否则就删去
2. Code
opencv 里面Canny 的语法格式为:
注:
- 彩色图像也可以
- 高低阈值比例最后控制在2:1到3:1之间
- L2gradient 为计算幅值图像的方式,默认为近似计算(绝对值代替平方和),设置为True的时候,采样精确的计算
代码演示:
import numpy as np
import cv2img = cv2.imread('./flower.jpg',0)dst = cv2.Canny(img,100,200) # Canny 边缘检测cv2.imshow("img",np.hstack((img,dst)))
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
处理结果为:
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