OpenCV-Python:IV OpenCV中的图像处理

19 Canny 边缘检测

目标
  • 了解 Canny 边缘检测的概念
  • 学习函数 cv2.Canny()

19.1 原理

Canny 边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法,是 John F.Canny 在1986 年提出的。它是一个有很多步构成的算法,我们接下来会逐步介绍。

19.1.1 噪声去除

由于边缘检测很容易受到噪声影响,所以第一步是使用 5x5 的高斯滤波器去除噪声,这个前面我们已经学过了。

19.1.2 计算图像梯度

对平滑后的图像使用 Sobel 算子计算水平方向和竖直方向的一阶导数(图像梯度)(Gx 和 Gy)。根据得到的这两幅梯度图(Gx 和 Gy)找到边界的梯度和方向,公式如下:
      
梯度的方向一般总是与边界垂直。梯度方向被归为四类:垂直,水平,和两个对角线。

19.1.3 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:

现在你得到的是一个包含“窄边界”的二值图像。

19.1.4 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:


A 高于阈值 maxVal 所以是真正的边界点,C 虽然低于 maxVal 但高于minVal 并且与 A 相连,所以也被认为是真正的边界点。而 B 就会被抛弃,因为他不仅低于 maxVal 而且不与真正的边界点相连。所以选择合适的 maxVal和 minVal 对于能否得到好的结果非常重要。
在这一步一些小的噪声点也会被除去,因为我们假设边界都是一些长的线段。

19.2 OpenCV 中的 Canny 边界检测

在 OpenCV 中只需要一个函数:cv2.Canny(),就可以完成以上几步。
让我们看如何使用这个函数。这个函数的第一个参数是输入图像。第二和第三个分别是 minVal 和 maxVal。第三个参数设置用来计算图像梯度的 Sobel卷积核的大小,默认值为 3。最后一个参数是 L2gradient,它可以用来设定求梯度大小的方程。如果设为 True,就会使用我们上面提到过的方程,否则使用方程:. 代替,默认值为 False。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('messi5.jpg',0)
edges = cv2.Canny(img,100,200) plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(edges,cmap = 'gray')
plt.title('Edge Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()

结果:

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更多资源

  1. Canny edge detector at Wikipedia
  2. Canny Edge Detection Tutorial by Bill Green, 2002.

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