OpenCV系列之Canny边缘检测 | 十九
在本章中,我们将学习
Canny边缘检测的概念
OpenCV函数: cv.Canny()
理论
Canny Edge Detection是一种流行的边缘检测算法。它由John F. Canny发明
1.这是一个多阶段算法,我们将经历每个阶段。
2.降噪
由于边缘检测容易受到图像中噪声的影响,因此第一步是使用5x5高斯滤波器消除图像中的噪声。我们已经在前面的章节中看到了这一点。
3.查找图像的强度梯度
然后使用Sobel核在水平和垂直方向上对平滑的图像进行滤波,以在水平方向(Gx)和垂直方向(Gy)上获得一阶导数。从这两张图片中,我们可以找到每个像素的边缘渐变和方向,如下所示:
$$
Edge\_Gradient \; (G) = \sqrt{G_x^2 + G_y^2} \\ Angle \; (\theta) = \tan^{-1} \bigg(\frac{G_y}{G_x}\bigg)
$$
渐变方向始终垂直于边缘。将其舍入为代表垂直,水平和两个对角线方向的四个角度之一。
4.非极大值抑制
在获得梯度大小和方向后,将对图像进行全面扫描,以去除可能不构成边缘的所有不需要的像素。为此,在每个像素处,检查像素是否是其在梯度方向上附近的局部最大值。查看下面的图片:
点A在边缘(垂直方向)上。渐变方向垂直于边缘。点B和C在梯度方向上。因此,将A点与B点和C点进行检查,看是否形成局部最大值。如果是这样,则考虑将其用于下一阶段,否则将其抑制(置为零)。
简而言之,你得到的结果是带有“细边”的二进制图像。
5.磁滞阈值
该阶段确定哪些边缘全部是真正的边缘,哪些不是。为此,我们需要两个阈值minVal
和maxVal
。强度梯度大于maxVal
的任何边缘必定是边缘,而小于minVal
的那些边缘必定是非边缘,因此将其丢弃。介于这两个阈值之间的对象根据其连通性被分类为边缘或非边缘。如果将它们连接到“边缘”像素,则将它们视为边缘的一部分。否则,它们也将被丢弃。见下图:
边缘A在maxVal
之上,因此被视为“确定边缘”。尽管边C低于maxVal
,但它连接到边A,因此也被视为有效边,我们得到了完整的曲线。但是边缘B尽管在minVal
之上并且与边缘C处于同一区域,但是它没有连接到任何“确保边缘”,因此被丢弃。因此,非常重要的一点是我们必须相应地选择minVal
和maxVal
以获得正确的结果。
在边缘为长线的假设下,该阶段还消除了小像素噪声。
因此,我们最终得到的是图像中的强边缘。
OpenCV中的Canny Edge检测
OpenCV将以上所有内容放在单个函数cv.Canny()中。我们将看到如何使用它。第一个参数是我们的输入图像。第二个和第三个参数分别是我们的minVal
和maxVal
。第三个参数是perture_size
。它是用于查找图像渐变的Sobel内核的大小。默认情况下为3。最后一个参数是L2gradient,它指定用于查找梯度幅度的方程式。如果为True
,则使用上面提到的更精确的公式,否则使用以下函数:。默认情况下,它为False
。
import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('messi5.jpg',0)
edges = cv.Canny(img,100,200)
plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(edges,cmap = 'gray')
plt.title('Edge Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
附加资源
1.Canny edge detector at Wikipedia:http://en.wikipedia.org/wiki/Canny_edge_detector
2.Canny Edge Detection Tutorial:http://dasl.unlv.edu/daslDrexel/alumni/bGreen/www.pages.drexel.edu/_weg22/can_tut.html by Bill Green, 2002.
练习
1.编写一个小应用程序以找到Canny边缘检测,该检测的阈值可以使用两个跟踪栏进行更改。这样,您可以了解阈值的影响。
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