convolve 這個函數(shù)應(yīng)該是 輸入的numpy.array,按照權(quán)值weight,
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以(i,j)點的鄰域 行列式(i:i+w,j+j+h)和行列式wight進行 行列式相乘 得到的結(jié)果為新的(i,j)
說白了就是權(quán)值的相加減的問題,梯度不剃度我就不知了額
先看高級版的python3的canny的自適應(yīng)邊緣檢測:
內(nèi)容:
1 canny的邊緣檢測的介紹。
2 三種方法的canny的邊緣檢測,由淺入深地介紹:固定值的靜態(tài),可自調(diào)節(jié)的,自適應(yīng)的。
說明:
1 環(huán)境:python3.8、opencv4.5.3和matplotlib3.4.3。
2 圖片:來自品閱網(wǎng)正版免費圖庫。
3 實現(xiàn)自適應(yīng)閾值的canny邊緣檢測的參考代碼和文章:
上述的代碼,本機均有報錯,故對代碼進行修改,注釋和運行。
初級canny:
1 介紹:opencv中給出了canny邊緣檢測的接口,直接調(diào)用:
即可得到邊緣檢測的結(jié)果ret,其中,t1,t2是需要人為設(shè)置的閾值。
2 python的opencv的一行代碼即可實現(xiàn)邊緣檢測。
3 Canny函數(shù)及使用:
4 Canny邊緣檢測流程:
去噪 -- 梯度 -- 非極大值抑制 -- 滯后閾值
5 代碼:
6 操作和過程:
7 原圖:
8 疑問:
ret = cv2.canny(img,t1,t2),其中,t1,t2是需要人為設(shè)置的閾值,一般人怎么知道具體數(shù)值是多少,才是最佳的呀?所以,這是它的缺點。
中級canny:
1 中級canny,就是可調(diào)節(jié)的閾值,找到最佳的canny邊緣檢測效果。
2 采用cv2.createTrackbar來調(diào)節(jié)閾值。
3 代碼:
4 操作和效果:
5 原圖:
高級canny:
1 自適應(yīng)canny的算法:
ret = cv2.canny(img,t1,t2)
即算法在運行過程中能夠自適應(yīng)地找到較佳的分割閾值t1,t2。
2 文件結(jié)構(gòu):
3 main.py代碼:
4 dog.py代碼:
5 bilateralfilt.py代碼:
6 原圖:
7 效果圖:本文第一個gif圖,此處省略。
小結(jié):
1 本文由淺入深,總結(jié)的很好,適合收藏。
2 對于理解python的opencv的canny的邊緣檢測,很有幫助。
3 本文高級版canny自適應(yīng)的算法參考2篇文章,雖然我進行代碼的刪除,注釋,修改,優(yōu)化等操作,故我不標注原創(chuàng),對原作者表達敬意。
4 自己總結(jié)和整理,分享出來,希望對大家有幫助。
請參考: Canny算法python手動實現(xiàn)
請參考: Canny邊緣檢測算法原理及opencv實現(xiàn)
skimage.feature.canny(image, sigma=1.0, low_threshold=None, high_threshold=None, mask=None, use_quantiles=False)
sigma:高斯濾波器的標準差
low_threshold:Canny算法最后一步中,小于該閾值的像素直接置為0
high_threshold:Canny算法最后一步中,大于該閾值的像素直接置為255
邊緣即指圖像中連接在一起的像素值發(fā)生突變的像素點的集合,故邊緣檢測則為檢測出圖像中所有的邊緣
根據(jù)邊緣像素的像素值突變的特性,可以想象到 導(dǎo)數(shù) 是一種即為有效的手段。而在圖像中的像素值是離散的值,故在實際邊緣檢測算法中采用 差分 來近似導(dǎo)數(shù)。
即 一階導(dǎo)數(shù)
而對于 二階導(dǎo)數(shù)
又根據(jù)一階導(dǎo)數(shù)的差分公式可得
而對于上式,可知其為關(guān)于 的差分,故 可得到關(guān)于 的差分
綜上可知
在圖像中,灰度值的變化是雙向的—— 軸與 軸。換句話說,在檢測邊緣像素點時,需要考慮到兩個方向的梯度。而拉普拉斯算子在二維空間的表達式為
即為兩個方向上的二階導(dǎo)數(shù)之和,而二階導(dǎo)數(shù)相對于一階導(dǎo)數(shù)對于像素點的變化更為敏感,則應(yīng)用拉普拉斯算子可十分有效的檢測到孤立點。當然,也正因為拉普拉斯算子對于變化十分敏感,噪聲對其的影響較大。
根據(jù)1.2中二階導(dǎo)數(shù)的推導(dǎo)式,可得拉普拉斯算子如下
在點 計算的拉普拉斯算子的絕對值大于指定的閾值時(即該點的像素值變化明顯),則認為該點為邊緣點;對于輸出圖像中該位置為亮點。否則,為暗點。表達式如下
在計算圖像中的一階導(dǎo)數(shù)與二階導(dǎo)數(shù)時,空間濾波器是常用計算方法。計算過程為模板系數(shù)與在計算點處模板所對應(yīng)的像素點的灰度值的乘積之和。當模板系數(shù)之和為 時,表示對于恒定灰度區(qū)域計算的模板想要為 。
空間濾波器模板
對應(yīng)灰度值
兩個矩陣元素對應(yīng)相乘相加則為拉普拉斯算子
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