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python邊緣檢測函數(shù) python邊緣檢測算法

如何理解這段python程序

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

3種python3的canny邊緣檢測之靜態(tài),可調(diào)節(jié)和自適應(yīng)

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。

python庫skimage 實現(xiàn)canny邊緣探測

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

邊緣檢測之孤立點檢測及Python實現(xiàn)

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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