Python?OpenCV?Canny邊緣檢測算法的原理實現(xiàn)詳解
Gaussian smoothing
總的來說,Canny邊緣檢測可以分為四個步驟:
由于邊緣檢測對噪聲敏感,因此對圖像應(yīng)用高斯平滑以幫助減少噪聲。
具體做法是,采用一個5*5的高斯平滑濾波器對圖像進行濾波處理。
Computing the gradient magnitude and orientation
對平滑后的圖像,在水平、垂直兩個方向上使用Sobel算子(如下圖)計算梯度大小,得到兩個方向上的一階導(dǎo)數(shù)Gx與Gy。
在得到兩個方向上的梯度之后,對這兩個向量求和,得到這一點處的梯度大小與方向。
采用四舍五入,將梯度方向確定為上下左右與四個對角線方向之一(45°的倍數(shù))。
Non-maxima suppression
在得到梯度大小與方向之后,對圖像進一步掃描,去除不構(gòu)成邊緣的不重要的像素信息,這里采用的方法是非極大值抑制——在每個像素處,檢查像素是否在其梯度方向的鄰域中是局部最大值,只保留局部最大值的梯度。
在上圖中,點A位于邊緣上。梯度方向與邊緣方向垂直。為了確定要不要保留A點作為邊緣,需要將A點處的梯度大小與B、C兩點的梯度大小比較,如果A點的梯度大小不是局部最大,則將該點抑制。
因此,從結(jié)果上講,NMS其實是將B、C兩點抑制了,它們不會出現(xiàn)在結(jié)果中,因此這一步的效果是“thin edges”。
Hysteresis thresholding
定義上界與下界兩個閾值,并規(guī)定:
- 任何梯度強度大于上界的像素都是邊;
- 任何梯度強度小于下界的像素都不是邊;
- 任何梯度介于兩個閾值之間的可能是邊,此時考察它們的連通性,如果它們和第一種情況(確定是邊緣的像素)相連接,就認為它們是邊緣,否則認為它們不是邊緣。
在上圖中,A點在maxVal閾值之上,確定是邊緣。C介于兩個閾值之間,但與A相連,因此它也是邊緣。B介于兩個閾值之間,它所在的曲線上并沒有任何像素點的梯度強度在maxVal之上,因此它不是邊緣。
需要指出的是,上面四步操作之后得到的是strong edges。
OpenCV實現(xiàn)
OpenCV提供了cv.Canny()方法,該方法將輸入的原始圖像轉(zhuǎn)換為邊緣圖像。
該方法的原型為:
cv.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]]) -> edges cv.Canny(dx, dy, threshold1, threshold2[, edges[, L2gradient]]) -> edges
image參數(shù)是array格式的輸入圖像。threshold1與threshold2分別是我們的下界閾值與上界閾值。apertureSize是用于查找圖像梯度的Sobel核的大小,默認為3。L2gradient指定了求梯度幅值的公式,是一個布爾型變量,默認為False。當它為True時,使用L2,否則使用L1。
下面是具體代碼:
def canny_detect(image_path, show=True): # 讀取圖像 image = cv2.imread(image_path, 0) # 獲取結(jié)果 edges = cv2.Canny(image, 100, 200) if show: # 繪制原圖 plt.subplot(121) plt.imshow(image, cmap='gray') plt.title('Original Image') plt.xticks([]) plt.yticks([]) # 繪制邊緣圖 plt.subplot(122) plt.imshow(edges, cmap='gray') plt.title('Edge Image') plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.show() return edges canny_detect('images/2.jpeg')
效果:
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