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Canny 算法希望在提高边缘的敏感性的同时抑… 欢迎关注 『youcans 的 OpenCV 例程 200 篇』 系列持续更新中 欢迎关注 『youcans 的 OpenCV学习课』 系列持续更新中 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】154. 边缘检测之 Canny 算子 2.7 Canny 边缘检测算法
Canny 算法希望在提高边缘的敏感性的同时抑制噪声 具体而言包括三个基本目标
错误率低对边缘的错判率、漏判率低定位性能好检测的边缘点尽可能接近实际边缘的中心单一边缘有且应当只有一个准确的响应 并尽可能抑制虚假边缘。
Canny 算法的本质是从数学上表达了这三个准则并试图得到最优解。Canny 算法使用四个指数函数的线性组合形成的最佳边缘算子可以由高斯函数的一阶导数来近似。
Canny 边缘检测算法是目前最优秀和最流行的边缘检测算法之一。算法不容易受噪声影响能够识别图像中的弱边缘和强边缘并能结合强弱边缘的位置关系给出图像整体的边缘信息。但是 Canny 算法编程复杂、运算较慢。
Canny 算法的基本步骤为
1使用高斯滤波对图像进行平滑
用二维高斯核与灰度图像进行卷积实现平滑滤波 G(x,y)e−(x2y2)/2σ2fs(x,y)G(x,y)⋆f(x,y)G(x,y) e^{- {(x^2 y^2)} / {2 \sigma ^2}} \\ f_s(x,y) G(x,y) \star f(x,y) G(x,y)e−(x2y2)/2σ2fs(x,y)G(x,y)⋆f(x,y) 2用一阶有限差分计算梯度幅值和方向
梯度向量的幅度 M 和角度 α\alphaα 为 M(x,y)∣∣∇fs∣∣gx2gy2α(x,y)arctan[gy/gx]M(x,y) ||\nabla f_s|| \sqrt {g_x^2 g_y^2} \\ \alpha (x,y) arctan[g_y / g_x] M(x,y)∣∣∇fs∣∣gx2gy2α(x,y)arctan[gy/gx] 具体应用中可以采用 Sobel 算子、Prewitt算子、Roberts算子等进行梯度幅值的计算。
3对梯度幅值进行非极大值抑制NMS
为了实现单一边缘仅有唯一响应沿着梯度方向寻找像素点的局部最大值 将局部最大值之外的所有梯度值抑制为 0剔除非边缘的像素点。
4用双阈值处理和连通性分析来检测和连接边缘。
应用双阈值 TH、TL 划分强边缘和弱边缘。将边缘处的梯度幅值与阈值比较如果大于 TH则标记为强边缘如果在 TL 与 TH 之间则标记为弱边缘如果小于 TL 则被抛弃。
OpenCV 也提供了函数 cv.Canny 实现 Canny 边缘检测算子。
函数说明
cv.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]]) → edges参数说明
image输入图像8-bit 灰度图像不适用彩色图像edges输出边缘图像8-bit 单通道图像大小与输入图像相同threshold1第一阈值 TLthreshold2第二阈值 THapertureSizeSobel 卷积核的孔径可选项默认值 3L2gradient 计算图像梯度幅值 标志符默认值为 True 表示 L2 法False 表示 L1 法
注意事项
阈值 TL 用于边缘连接阈值 TH 用于控制强边元的初值推荐选择阈值比为 1:2~1:3。 例程 11.8Canny 边缘检测算法 # 11.8 Canny 边缘检测算子img cv2.imread(../images/imgLena.tif, flags0) # flags0 读取为灰度图像# 高斯核低通滤波器sigmaY 缺省时 sigmaYsigmaXkSize (5, 5)imgGauss1 cv2.GaussianBlur(img, kSize, sigmaX1.0) # sigma1.0imgGauss2 cv2.GaussianBlur(img, kSize, sigmaX10.0) # sigma2.0# 高斯差分算子 (Difference of Gaussian)imgDoG imgGauss2 - imgGauss1 # sigma1.0, 10.0# Canny 边缘检测 kSize 为高斯核大小t1,t2为阈值大小t1, t2 50, 150imgCanny cv2.Canny(imgGauss1, t1, t2)plt.figure(figsize(10, 6))plt.subplot(131), plt.title(Origin), plt.imshow(img, cmapgray), plt.axis(off)plt.subplot(132), plt.title(DoG), plt.imshow(imgDoG, cmapgray), plt.axis(off)plt.subplot(133), plt.title(Canny), plt.imshow(imgCanny, cmapgray), plt.axis(off)plt.tight_layout()plt.show()本节完 版权声明
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