最大-最小滤波器实现及用于边缘检测

一. 边缘检测

边缘检测通常作用于灰度图像上。边缘检测用于检测图像中的线。

边缘检测结果 ↑

二. 最大 - 最小滤波器（Max - Min）

3*3 Max-Min Filter 算法原理 ↑

我们知道，图像的细节属于低频信息，图像的边缘属于高频信息。我们使用一定大小的 Max-Min 滤波器作用于图像，当滤波器作用于图像细节时，输出结果往往趋向于0（黑色）；而滤波器作用于图像边缘时，Max-Min 输出结果往往趋向于255（白色）。所以最大-最小滤波器能有效地用于检测图像的边缘和轮廓。

三. python实现最大-最小滤波器

用3*3的 Max-Min 滤波器对图像进行边缘检测

import cv2import numpy as np# BGR to Gray scaledef BGR2GRAY(img):b = img[:, :, 0].copy()g = img[:, :, 1].copy()r = img[:, :, 2].copy()# Gray scaleout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * bout = out.astype(np.uint8)return out# max-min filterdef max_min_filter(img, K_size=3):H, W = img.shape# Zero paddingpad = K_size // 2out = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2), dtype=np.float)out[pad: pad + H, pad: pad + W] = gray.copy().astype(np.float)tmp = out.copy()# filteringfor y in range(H):for x in range(W):# core codeout[pad + y, pad + x] = np.max(tmp[y: y + K_size, x: x + K_size]) - \np.min(tmp[y: y + K_size, x: x + K_size])out = out[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)return out# Read imageimg = cv2.imread("../paojie.jpg").astype(np.float)# get grayscalegray = BGR2GRAY(img)# Max-Min filteringout = max_min_filter(gray, K_size=3)# Save resultcv2.imwrite("out.jpg", out)cv2.imshow("result", out)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

四. 实验结果：

边缘检测结果 ↑

原图 ↑

五. 参考内容：

https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12502812.html

https://www.jianshu.com/p/fea3b4d741ab

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