Python opencv：图像边缘检测

2023-09-28 19:12| 来源: 网络整理| 查看: 265

进行图像的边缘检测，一般要经过如下几个步骤：

1、去噪

如cv2.GaussianBlur()等函数；

2、计算图像梯度图像梯度表达的是各个像素点之间，像素值大小的变化幅度大小，变化较大，则可以认为是出于边缘位置，最多可简化为如下形式：

3、非极大值抑制

在获得梯度的方向和大小之后，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梯度方向的点中最大的。如下图所示：

4、滞后阈值

现在要确定那些边界才是真正的边界。这时我们需要设置两个阈值：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。如果介于两者之间的话，就要看这个点是否与某个被确定为真正的边界点相连，如果是就认为它也是边界点，如果不是就抛弃。如下图：

在Python Opencv接口中，提供了Canny函数，可以对图像进行一键执行边缘检测。

接下来，利用Canny函数进行边缘检测的实验。

Canny函数需要指定几个参数：

需要进行边缘检测的原图阈值下限阈值上限

我们为了能够看到不同阈值范围对边缘检测结果的影响，设置了两个滑动条，来分别表示阈值上下限。

完整代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Sep 13 14:23:32 2018 @author: Leon 内容：对图片进行边缘检测；添加滑动条，可自由调整阈值上下限。 """ import cv2 import numpy as np def nothing(x): pass cv2.namedWindow('Canny',0) # 创建滑动条 cv2.createTrackbar('minval','Canny',0,255,nothing) cv2.createTrackbar('maxval','Canny',0,255,nothing) img = cv2.imread('Tree.jpg',0) # 高斯滤波去噪 img = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0) edges =img k=0 while(1): key = cv2.waitKey(50) & 0xFF if key == ord('q'): break # 读取滑动条数值 minval = cv2.getTrackbarPos('minval','Canny') maxval = cv2.getTrackbarPos('maxval','Canny') edges = cv2.Canny(img,minval,maxval) # 拼接原图与边缘监测结果图 img_2 = np.hstack((img,edges)) cv2.imshow('Canny',img_2) cv2.destroyAllWindows()

效果如图：

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