读浅墨博客 十二 笔记
http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901
边缘检测的算子和滤波器: Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器
边缘检测的一般步骤:
1)滤波:边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数通常对噪声很敏感,因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见的滤波方法主要有高斯滤波,即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核(具体见“高斯滤波原理及其编程离散化实现方法”一文),然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和(具体程序实现见下文)。
2)增强:增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来。在具体编程实现时,可通过计算梯度幅值来确定。
3)检测:经过增强的图像,往往邻域中有很多点的梯度值比较大,而在特定的应用中,这些点并不是我们要找的边缘点,所以应该采用某种方法来对这些点进行取舍。实际工程中,常用的方法是通过阈值化方法来检测。
(一)Canny算子:
- C++: void Canny(InputArray image,OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3,bool L2gradient=false )
- 第一个参数,InputArray类型的image,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可,且需为单通道8位图像。
- 第二个参数,OutputArray类型的edges,输出的边缘图,需要和源图片有一样的尺寸和类型。
- 第三个参数,double类型的threshold1,第一个滞后性阈值。
- 第四个参数,double类型的threshold2,第二个滞后性阈值。
- 第五个参数,int类型的apertureSize,表示应用Sobel算子的孔径大小,其有默认值3。
- 第六个参数,bool类型的L2gradient,一个计算图像梯度幅值的标识,有默认值false。
需要注意的是,这个函数阈值1和阈值2两者的小者用于边缘连接,而大者用来控制强边缘的初始段,推荐的高低阈值比在2:1到3:1之间。
(二)soble算子
- void Sobel (
- InputArray src,//输入图
- OutputArray dst,//输出图
- int ddepth,//输出图像的深度
- int dx,
- int dy,
- int ksize=3,
- double scale=1,
- double delta=0,
- int borderType=BORDER_DEFAULT );
- 第一个参数,InputArray 类型的src,为输入图像,填Mat类型即可。
- 第二个参数,OutputArray类型的dst,即目标图像,函数的输出参数,需要和源图片有一样的尺寸和类型。
- 第三个参数,int类型的ddepth,输出图像的深度,支持如下src.depth()和ddepth的组合:
- 若src.depth() = CV_8U, 取ddepth =-1/CV_16S/CV_32F/CV_64F
- 若src.depth() = CV_16U/CV_16S, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F
- 若src.depth() = CV_32F, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F
- 若src.depth() = CV_64F, 取ddepth = -1/CV_64F
- 第四个参数,int类型dx,x 方向上的差分阶数。
- 第五个参数,int类型dy,y方向上的差分阶数。
- 第六个参数,int类型ksize,有默认值3,表示Sobel核的大小;必须取1,3,5或7。
- 第七个参数,double类型的scale,计算导数值时可选的缩放因子,默认值是1,表示默认情况下是没有应用缩放的。我们可以在文档中查阅getDerivKernels的相关介绍,来得到这个参数的更多信息。
- 第八个参数,double类型的delta,表示在结果存入目标图(第二个参数dst)之前可选的delta值,有默认值0。
- 第九个参数, int类型的borderType,我们的老朋友了(万年是最后一个参数),边界模式,默认值为BORDER_DEFAULT。
(三)laplase算子
- void Laplacian(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth, int ksize=1, double scale=1, double delta=0, intborderType=BORDER_DEFAULT );
- 第一个参数,InputArray类型的image,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可,且需为单通道8位图像。
- 第二个参数,OutputArray类型的edges,输出的边缘图,需要和源图片有一样的尺寸和通道数。
- 第三个参数,int类型的ddept,目标图像的深度。
- 第四个参数,int类型的ksize,用于计算二阶导数的滤波器的孔径尺寸,大小必须为正奇数,且有默认值1。
- 第五个参数,double类型的scale,计算拉普拉斯值的时候可选的比例因子,有默认值1。
- 第六个参数,double类型的delta,表示在结果存入目标图(第二个参数dst)之前可选的delta值,有默认值0。
- 第七个参数, int类型的borderType,边界模式,默认值为BORDER_DEFAULT。
(四) scharr一般我就直接称它为滤波器,而不是算子。上文我们已经讲到,它在OpenCV中主要是配合Sobel算子的运算而存在的
- C++: void Scharr(
- InputArray src, //源图
- OutputArray dst, //目标图
- int ddepth,//图像深度
- int dx,// x方向上的差分阶数
- int dy,//y方向上的差分阶数
- double scale=1,//缩放因子
- double delta=0,// delta值
- intborderType=BORDER_DEFAULT )// 边界模式
- 第一个参数,InputArray 类型的src,为输入图像,填Mat类型即可。
- 第二个参数,OutputArray类型的dst,即目标图像,函数的输出参数,需要和源图片有一样的尺寸和类型。
- 第三个参数,int类型的ddepth,输出图像的深度,支持如下src.depth()和ddepth的组合:
- 若src.depth() = CV_8U, 取ddepth =-1/CV_16S/CV_32F/CV_64F
- 若src.depth() = CV_16U/CV_16S, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F
- 若src.depth() = CV_32F, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F
- 若src.depth() = CV_64F, 取ddepth = -1/CV_64F
- 第四个参数,int类型dx,x方向上的差分阶数。
- 第五个参数,int类型dy,y方向上的差分阶数。
- 第六个参数,double类型的scale,计算导数值时可选的缩放因子,默认值是1,表示默认情况下是没有应用缩放的。我们可以在文档中查阅getDerivKernels的相关介绍,来得到这个参数的更多信息。
- 第七个参数,double类型的delta,表示在结果存入目标图(第二个参数dst)之前可选的delta值,有默认值0。
- 第八个参数, int类型的borderType,我们的老朋友了(万年是最后一个参数),边界模式,默认值为BORDER_DEFAULT
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