OpenCV—python 边缘检测(Canny)

边缘检测

      • 一、边缘定义及类型
      • 二、边缘检测算子类别
      • 三、OpenCV-Python 中 Canny() 参数

一、边缘定义及类型

边缘类型:简单分为4中类型,阶跃型、屋脊型、斜坡型、脉冲型,其中阶跃型和斜坡型是类似的,只是变化的快慢不同。
OpenCV—python 边缘检测(Canny)_第1张图片

二、边缘检测算子类别

边缘检测算子:

  • 一阶导数: Roberts、Sobel、Prewitt
  • 二阶导数: Laplacian、Log/Marr、(Kirsch、Nevitia)
  • 非微分边缘检测算子: Canny
    关于算子详情请查看:https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/81368890
    OpenCV—python 边缘检测(Canny)_第2张图片

三、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()

OpenCV—python 边缘检测(Canny)_第3张图片
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()

OpenCV—python 边缘检测(Canny)_第4张图片

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