Python实现Opencv cv2.Canny()边缘检测
作者:程序媛一枚~
这篇博客将介绍Canny边缘检测的概念,并利用cv2.Canny()实现边缘检测,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
这篇博客将介绍Canny边缘检测的概念,并利用cv2.Canny()实现边缘检测;
- Canny边缘检测是一种流行的边缘检测算法。它是由约翰F开发的,是一个多阶段的算法;
- Canny边缘检测大致包含4个步骤:
- 降噪(使用高斯滤波去除高频噪声);
- 计算边缘梯度和方向(SobelX、SobleY核在水平方向和垂直方向对平滑后的图像进行滤波,找到每个像素的边缘梯度和方向);
- 非最大抑制(在得到梯度大小和方向后,对图像进行全扫描,去除任何不需要的像素,这些像素可能不构成边缘。检查像素是否在其梯度方向的邻域中是局部最大值。否则,将被抑制(归零)。简而言之,得到的结果是一个具有“细边”的二值图像。
- 滞后阈值(决定哪些边是真正的边,哪些不是。为此需要两个阈值minVal和maxVal,任何强度梯度大于maxVal的边都肯定是边,小于minVal的边肯定是非边,因此丢弃。位于这两个阈值之间的边根据其连通性被分类为边或非边。如果它们连接到“确定边缘”像素,则它们被视为边缘的一部分。否则,它们也会被丢弃。)
选择滞后阈值minVal和maxVal是得到正确结果的关键。
1. 效果图
原始图 VS Canny检测效果图如下:
2. 源码
# Canny边缘检测是一种流行的边缘检测算法。它是由约翰F开发的,是一个多阶段的算法; # Canny边缘检测大致包含4个步骤: # # 1.降噪(使用高斯滤波去除高频噪声); # 2. 计算边缘梯度和方向(SobelX、SobleY核在水平方向和垂直方向对平滑后的图像进行滤波,找到每个像素的边缘梯度和方向); # 3. 非最大抑制(在得到梯度大小和方向后,对图像进行全扫描,去除任何不需要的像素,这些像素可能不构成边缘。检查像素是否在其梯度方向的邻域中是局部最大值。否则,将被抑制(归零)。简而言之,得到的结果是一个具有“细边”的二值图像。 # 4. 滞后阈值(决定哪些边是真正的边,哪些不是。为此需要两个阈值minVal和maxVal,任何强度梯度大于maxVal的边都肯定是边,小于minVal的边肯定是非边,因此丢弃。位于这两个阈值之间的边根据其连通性被分类为边或非边。如果它们连接到“确定边缘”像素,则它们被视为边缘的一部分。否则,它们也会被丢弃。) # # 选择滞后阈值minVal和maxVal是得到正确结果的关键。 import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('zly.jpg', 0) edges = cv2.Canny(img, 80, 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()
参考 https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_imgproc/py_canny/py_canny.html#canny
补充:OpenCV-Python 中 Canny() 参数
步骤:
- 彩色图像转换为灰度图像(以灰度图或者单通道图读入)
- 对图像进行高斯模糊(去噪)
- 计算图像梯度,根据梯度计算图像边缘幅值与角度
- 沿梯度方向进行非极大值抑制(边缘细化)
- 双阈值边缘连接处理
- 二值化图像输出结果
""" cv2.Canny(image, # 输入原图(必须为单通道图) threshold1, threshold2, # 较大的阈值2用于检测图像中明显的边缘 [, edges[, apertureSize[, # apertureSize:Sobel算子的大小 L2gradient ]]]) # 参数(布尔值): true: 使用更精确的L2范数进行计算(即两个方向的倒数的平方和再开放), false:使用L1范数(直接将两个方向导数的绝对值相加)。 """ import cv2 import numpy as np original_img = cv2.imread("qingwen.png", 0) # canny(): 边缘检测 img1 = cv2.GaussianBlur(original_img,(3,3),0) canny = cv2.Canny(img1, 50, 150) # 形态学:边缘检测 _,Thr_img = cv2.threshold(original_img,210,255,cv2.THRESH_BINARY)#设定红色通道阈值210(阈值影响梯度运算效果) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5)) #定义矩形结构元素 gradient = cv2.morphologyEx(Thr_img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel) #梯度 cv2.imshow("original_img", original_img) cv2.imshow("gradient", gradient) cv2.imshow('Canny', canny) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
可调整阈值大小的程序
import cv2 import numpy as np def CannyThreshold(lowThreshold): detected_edges = cv2.GaussianBlur(gray,(3,3),0) detected_edges = cv2.Canny(detected_edges, lowThreshold, lowThreshold*ratio, apertureSize = kernel_size) dst = cv2.bitwise_and(img,img,mask = detected_edges) # just add some colours to edges from original image. cv2.imshow('canny demo',dst) lowThreshold = 0 max_lowThreshold = 100 ratio = 3 kernel_size = 3 img = cv2.imread('qingwen.png') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.namedWindow('canny demo') cv2.createTrackbar('Min threshold','canny demo',lowThreshold, max_lowThreshold, CannyThreshold) CannyThreshold(0) # initialization if cv2.waitKey(0) == 27: cv2.destroyAllWindows()
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