OpenCv之Canny边界检测（笔记13）

#Canny边缘检测

canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是John.F.Canny再1986年提出来了的。他是一个很多步构成的算法，我们接下来逐步介绍。

1、噪声去除由于边缘检测很容易受到噪声的影响，所以第一步是使用5x5的高斯滤波器去除噪声

2、计算图像梯度对平滑后的图像使用Sobel算子计算水平方向的和竖直方向的一阶导数（图像梯度）（Gx和Gy）。根据得到的这俩福梯度图（Gx和Gy）找到边界的梯度和方向，公式如下：

$G=\sqrt{Gx^{2}+Gy^{2}}$

梯度的方向一般总是与边界垂直。梯度方向被归为四类：垂直，水平，和俩个对角线。

3、非极大值抑制再获得梯度的方向和大笑之后，应该对整幅图像做一个扫描，去除那些非边界上的点。对每一个像素进行检查，看这个点的梯度是不是周围具有相同的梯度方向的点中最大的。如下所示：上图当中的数字代表了像素点的梯度强度，箭头方向代表了梯度的方向。以第二排第三个像素点为例，由于梯度方向向上，则将这一点的强度（7）与其上下俩个像素点的强度（5和4）比较，由于这一点强度最大，则保留。

4、滞后阈值现在要确定那些边界才是真正的边界。这时我们需要设置俩个阈值：minVal和maxVal。当图像的灰度梯度高于maxVal时被认为是真的边界，那些低于minVal的边界会被抛弃。如果介于俩者之间的话，就要看这个点是否与某个被确认为真正的边界点相连，如果是就认为它是边界点，如果不是就抛弃。如下图： A高于阈值maxVal所以是真正的边界点，B虽然低于maxVal但高于minVal并且与A相连，所以也被认为是真正的边界点。而C就会被抛弃，因为他不仅低于maxVal而且不与真正的边界相连。D也会被抛弃，因为低于minVal。所以选择合适的maxVal和minVal对于能否得到好的结果非常重要。在这一步一些小的噪声点也会被除去，因为我们假设边界都是一些长的线段。

Canny使用再Opencv中只需要一个激活函数：cv2.Canny(),就可以完成以上几步。让我们看如何使用这个函数。这个函数的第一参数是输入图像。第二和第三个分别是 minVal和maxVal。第四个参数设置用来计算图像梯度的Sobel卷积核的大小，默认值为3.最后一个参数是L2gradient，它可以用来设定求梯度大小方程式。如果设为True，就会使用我们饿上面提到过的方程： $G=\sqrt{Gx^{2}+Gy^{2}}$ 否则使用方程： $G=\left | Gx^{2} \right |+\left | Gy^{2} \right |$ ，默认值是False。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
#图像边缘检测
def show(image):plt.imshow(image)plt.axis('off')plt.show()def imread(image):image=cv2.imread(image)#把图像的BGR转换成RGBimage=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)return image
image=imread('im.jpg')
# show(image)
# image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2GRAY)def edge_detection(image,minVal=100,maxVal=200):image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2GRAY)edges=cv2.Canny(image,minVal,maxVal)plt.imshow(edges,'gray')plt.axis('off')plt.show()edge_detection(image)

效果展示：

注意设定边界的阈值的最大值和最小值，对结果影响还是特别大

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
#图像边缘检测
def show(image):plt.imshow(image)plt.axis('off')plt.show()def imread(image):image=cv2.imread(image)#把图像的BGR转换成RGBimage=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)return image
image=imread('im.jpg')
# show(image)
image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2GRAY)image = cv2.GaussianBlur(image,(3,3),0)
Value=[(10,150),(100,200),(180,230)]
plt.figure(figsize=(20,5))
for i,(minVal,maxVal) in enumerate(Value):plt.subplot(1,3,i+1)edges=cv2.Canny(image,minVal,maxVal)edges=cv2.GaussianBlur(edges,(3,3),0)plt.imshow(edges,'gray')plt.title(str((minVal,maxVal)))plt.axis('off')
plt.show()

效果展示：

不知道如何选取阈值：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
#图像边缘检测
def show(image):plt.imshow(image)plt.axis('off')plt.show()def imread(image):image=cv2.imread(image)#把图像的BGR转换成RGBimage=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)return image
image=imread('im.jpg')
# show(image)
image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2GRAY)#不知道阈值应该如何选取
def auto_canny(image,sigma=0.33):v=np.median(image)lower=int(max(0,(1.0-sigma)*v))upper=int(min(255,(1.0+sigma)*v))edged=cv2.Canny(image,lower,upper)print(lower,upper)return edgededges=auto_canny(image)
edges=cv2.GaussianBlur(edges,(3,3),0)
plt.imshow(edges,'gray')
plt.axis('off')
plt.show()

效果展示：

OpenCv之Canny边界检测（笔记13）相关推荐

opencv进阶学习笔记13：图像形态学操作大全（膨胀，腐蚀，开闭，黑帽，顶帽，梯度）python版
基础版学习笔记: python3+opencv学习笔记汇总目录(适合基础入门学习) 进阶版笔记目录链接: python+opencv进阶版学习笔记目录(适合有一定基础) 基础版形态学: opencv学 ...
[深度学习]Part1 Python学习进阶Ch24图像处理OpenCV（24.1~24.13）——【DeepBlue学习笔记】
本文仅供学习使用 Python高级--Ch24图像处理OpenCV(24.1~24.13) 24. 图像处理OpenCV 24.1 图像读取.显示.保存 24.1.1 图像的基本操作 24.1.2 摄 ...
opencv+Recorder︱OpenCV 中的 Canny 边界检测+轮廓、拉普拉斯变换
本文来自于段力辉译<OpenCV-Python 中文教程> 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,通过标识数字图像中亮度变化明显的点,来捕捉图像属性中的显著变化,包括深度上的不连续 ...
OpenCV之Python学习笔记
RSS订阅登陆注册原文链接地址:http://www.itozi.net/19477.html OpenCV之Python学习笔记 ITOZI 发布于 2015-08-06 分类:OpenSta ...
OpenCV之Python学习笔记（1）（2）：图像的载入、显示和保存图像元素的访问、通道分离与合并
OpenCV之Python学习笔记一直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看到一本国外的新书< ...
36篇博文带你学完opencv :python+opencv进阶版学习笔记目录
基础版学习笔记传送门 36篇博文带你学完opencv :python3+opencv学习笔记汇总目录(基础版) 进阶版笔记项目 opencv进阶学习笔记1: 调用摄像头用法大全(打开摄像头,打开摄像 ...
12月19日 OpenCV 实战基础学习笔记——特征匹配
文章目录前言一.特征匹配 1.Brute-force 蛮力匹配 2.1 对 1 匹配 3.k 对最佳匹配二.答题卡识别前言本文为12月19日 OpenCV 实战基础学习笔记--特征匹配,分为 ...
Python，Opencv cv2.Canny()边缘检测
Python,Opencv的Canny边缘检测 1. 效果图 2. 源码参考这篇博客将介绍Canny边缘检测的概念,并利用cv2.Canny()实现边缘检测: Canny边缘检测是一种流行的边缘检 ...
OpenCV for Ios 学习笔记(4)－标记检测1
本文原始地址:OpenCV for Ios 学习笔记(4)-标记检测1 简单的标记经常是以白色块和黑色块构成的规则图形.因为我们预先知道这些因素,所以我们可以很容易检测标记. 如图: 首先,我们需要找 ...

OpenCv之Canny边界检测（笔记13）

OpenCv之Canny边界检测（笔记13）相关推荐

最新文章

热门文章