opencv 边缘检测原理
只是实现一下,暂不考虑效率
import cv2 as cv
import numpy as np
import math # 从源码层面实现边缘检测
img = cv.imread('../images/face.jpg', flags=1) # flags=1读取为彩色,flags=0读取为灰度
h, w = img.shape[:2]
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
dst = np.zeros((h, w, 1), np.uint8)
# 1.sobel 算子模板
# [1 2 1 [1 0 -1
# 0 0 0 2 0 -2
# -1 -2 -1] 1 0 -1]
# 2.图片卷积
# [1 2 3 4] [a b c d] -> a*1+b*2+c*3+d*4=dst
# 3.阈值判决
# sqrt(a*a+b*b) = f > th for i in range(h-2):
for j in range(w-2):
gy = gray[i, j] + gray[i, j+1]*2 + gray[i, j+2] - gray[i+2, j] - gray[i+2, j+1]*2 - gray[i+2, j+2]
gx = gray[i, j] + gray[i+1, j]*2 + gray[i+2, j] - gray[i, j+2] - gray[i+1, j+2]*2 - gray[i+2, j+2]
grad = math.sqrt(gx*gx+gy*gy)
if grad > 100: # 阈值假设为100
dst[i, j] = 255
else:
dst[i, j] = 0 cv.imshow('img1', img)
cv.imshow('img2', dst)
cv.waitKey(0)
效果
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