【计算机知识学习】OpenCV——直方图、边缘检测

目录

直方图

灰度直方图

原理

 直方图的计算和绘制

掩膜的应用

 直方图均衡化

原理与应用

 自适应的直方图均衡化

边缘检测

原理

Sobel检测算子

 Laplacian算子

 Canny边缘检测

几种算法对比

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直方图

灰度直方图

原理

bin 为直方图中经常用到的一个概念，可以译为 “直条” 或 “组距”，其数值是从数据中计算出的特征统计量，这些数据可以是诸如梯度、方向、色彩或任何其他特征。

图像直方图（Image Histogram）是用以表示数字图像中亮度分布的直方图，标绘了图像中每个亮度值的像素个数。这种直方图中，横坐标的左侧为较暗的区域，而右侧为较亮的区域。因此一张较暗图片的直方图中的数据多集中于左侧和中间部分，而整体明亮、只有少量阴影的图像则相反。

注意：直方图是根据灰度图进行绘制的，而不是彩色图像。   假设有一张图像的信息（灰度值 0 - 255，已知数字的范围包含 256 个值，于是可以按一定规律将这个范围分割成子区域（也就是 bins）。

直方图的一些术语和细节：

• dims：需要统计的特征数目。在上例中，dims = 1 ，因为仅仅统计了灰度值。
• bins：每个特征空间子区段的数目，可译为 “直条” 或 “组距”，在上例中， bins = 16。
• range：要统计特征的取值范围。在上例中，range = [0, 255]。

直方图的意义：

• 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式。   
• 它统计了每一个强度值所具有的像素个数。
• 不同的图像的直方图可能是相同的

 直方图的计算和绘制

使用matplotlib将其绘制

API：

cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges[,hist[,accumulate]])

参数：

• images: 原图像。当传入函数时应该用中括号 [] 括起来，例如：[img]。
• channels: 如果输入图像是灰度图，它的值就是 [0]；如果是彩色图像的话，传入的参数可以是 [0]，[1]，[2] 它们分别对应着通道 B，G，R。 　　
• mask: 掩模图像。要统计整幅图像的直方图就把它设为 None。但是如果你想统计图像某一部分的直方图的话，你就需要制作一个掩模图像，并使用它。（后边有例子） 　　
• histSize:BIN 的数目。也应该用中括号括起来，例如：[256]。 　　
• ranges: 像素值范围，通常为 [0，256]

 

import numpy as np
import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv.imread("D:\Python\Opencvlearn\\02.code\image\Figure_gray1.png",1)
img1 = cv.imread("D:\Python\Opencvlearn\\02.code\image\cat.jpeg",1)
# 统计灰度图
histr = cv.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])

# 绘制灰度图
plt.figure(figsize=(5,3),dpi=100)
plt.plot(histr)
plt.grid()
plt.show()
# 原图与灰度图同时显示出来  我是把灰度图存为图片了
plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)  # 行数  列数  对角线上数
plt.imshow(img[:,:,::-1])
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(img1[:,:,::-1])
plt.show()

掩膜的应用

掩膜是用选定的图像、图形或物体，对要处理的图像进行遮挡，来控制图像 处理的区域。

在数字图像处理中，我们通常使用二维矩阵数组进行掩膜。掩膜是由0和1组成一个二进制图像，利用该掩膜图像要处理的图像进行掩膜，其中1值的区域被处理，0 值区域被屏蔽，不会处理。

掩膜的主要用途是：

• 提取感兴趣区域：用预先制作的感兴趣区掩模与待处理图像进行”与“操作，得到感兴趣区图像，感兴趣区内图像值保持不变，而区外图像值都为0。
• 屏蔽作用：用掩模对图像上某些区域作屏蔽，使其不参加处理或不参加处理参数的计算，或仅对屏蔽区作处理或统计。
• 结构特征提取：用相似性变量或图像匹配方法检测和提取图像中与掩模相似的结构特征。
• 特殊形状图像制作

掩膜在遥感影像处理中使用较多，当提取道路或者河流，或者房屋时，通过一个掩膜矩阵来对图像进行像素过滤，然后将我们需要的地物或者标志突出显示出来。

我们使用cv.calcHist（）来查找完整图像的直方图。

如果要查找图像某些区域的直方图，该怎么办？

只需在要查找直方图的区域上创建一个白色的掩膜图像，否则创建黑色， 然后将其作为掩码mask传递即可。

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
# 1. 直接以灰度图的方式读入
img = cv.imread('./image/cat.jpeg',0)
# 2. 创建蒙版
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
mask[400:650, 200:500] = 255
# 3.掩模
masked_img = cv.bitwise_and(img,img,mask = mask)
# 4. 统计掩膜后图像的灰度图
mask_histr = cv.calcHist([img],[0],mask,[256],[1,256])
# 5. 图像展示
fig,axes=plt.subplots(nrows=2,ncols=2,figsize=(10,8))
axes[0,0].imshow(img,cmap=plt.cm.gray)
axes[0,0].set_title("原图")
axes[0,1].imshow(mask,cmap=plt.cm.gray)
axes[0,1].set_title("蒙版数据")
axes[1,0].imshow(masked_img,cmap=plt.cm.gray)
axes[1,0].set_title("掩膜后数据")
axes[1,1].plot(mask_histr)
axes[1,1].grid()
axes[1,1].set_title("灰度直方图")
plt.show()

 直方图均衡化

原理与应用

把直方图做一个横向拉伸，就可以扩大图像像素值的分布范围，提高图像的对比度，这就是直方图均衡化要做的事情。

“直方图均衡化”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在更广泛灰度范围内的分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。

这种方法提高图像整体的对比度，特别是有用数据的像素值分布比较接近时，在X光图像中使用广泛，可以提高骨架结构的显示，另外在曝光过度或不足的图像中可以更好的突出细节。

使用opencv进行直方图统计时，使用的是：

API：

dst = cv.equalizeHist(img)

参数：

• img: 灰度图像

返回：

• dst : 均衡化后的结果

 

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('D:\Python\Opencvlearn\\02.code\image\cat.jpeg',0)
# 2. 均衡化处理
dst = cv.equalizeHist(img)
# 3. 结果展示
fig,axes=plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(10,8),dpi=100) 
# 课件代码错了  
axes[0].imshow(img,cmap=plt.cm.gray)
axes[0].set_title("原图")
axes[1].imshow(dst,cmap=plt.cm.gray)
axes[1].set_title("均衡化后结果")
plt.show()

 自适应的直方图均衡化

API：

cv.createCLAHE(clipLimit, tileGridSize)

参数：

• clipLimit: 对比度限制，默认是40
• tileGridSize: 分块的大小，默认为8*88∗8

import numpy as np
import cv2 as cv
# 1. 以灰度图形式读取图像
img = cv.imread('./image/cat.jpeg',0)
# 2. 创建一个自适应均衡化的对象，并应用于图像
clahe = cv.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
cl1 = clahe.apply(img)
# 3. 图像展示
fig,axes=plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(10,8),dpi=100)
axes[0].imshow(img,cmap=plt.cm.gray)
axes[0].set_title("原图")
axes[1].imshow(cl1,cmap=plt.cm.gray)
axes[1].set_title("自适应均衡化后的结果")
plt.show()

 

边缘检测

原理

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。

 

图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：基于搜索和基于零穿越。

• 基于搜索：通过寻找图像一阶导数中的最大值来检测边界，然后利用计算结果估计边缘的局部方向，通常采用梯度的方向，并利用此方向找到局部梯度模的最大值，代表算法是Sobel算子和Scharr算子。
• 基于零穿越：通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界，代表算法是Laplacian算子。

 

Sobel检测算子

Sobel边缘检测算法比较简单，实际应用中效率比canny边缘检测效率要高，但是边缘不如Canny检测的准确，但是很多实际应用的场合，sobel边缘却是首选，Sobel算子是高斯平滑与微分操作的结合体，所以其抗噪声能力很强，用途较多。尤其是效率要求较高，而对细纹理不太关心的时候。

 

利用OpenCV进行sobel边缘检测的API是：

Sobel_x_or_y = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, dst, ksize, scale, delta, borderType)

参数：

• src：传入的图像
• ddepth: 图像的深度
• dx和dy: 指求导的阶数，0表示这个方向上没有求导，取值为0、1。
• ksize: 是Sobel算子的大小，即卷积核的大小，必须为奇数1、3、5、7，默认为3。

注意：如果ksize=-1，就演变成为3x3的Scharr算子。

• scale：缩放导数的比例常数，默认情况为没有伸缩系数。
• borderType：图像边界的模式，默认值为cv2.BORDER_DEFAULT。

Sobel函数求完导数后会有负值，还有会大于255的值。而原图像是uint8，即8位无符号数，所以Sobel建立的图像位数不够，会有截断。因此要使用16位有符号的数据类型，即cv2.CV_16S。处理完图像后，再使用cv2.convertScaleAbs()函数将其转回原来的uint8格式，否则图像无法显示。

Sobel算子是在两个方向计算的，最后还需要用cv2.addWeighted( )函数将其组合起来

Scale_abs = cv2.convertScaleAbs(x)  # 格式转换函数

result = cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta) # 图像混合

import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 1 读取图像
img = cv.imread('./image/horse.jpg',0)
# 2 计算Sobel卷积结果
x = cv.Sobel(img, cv.CV_16S, 1, 0)
y = cv.Sobel(img, cv.CV_16S, 0, 1)
# 3 将数据进行转换
Scale_absX = cv.convertScaleAbs(x)  # convert 转换  scale 缩放
Scale_absY = cv.convertScaleAbs(y)
# 4 结果合成
result = cv.addWeighted(Scale_absX, 0.5, Scale_absY, 0.5, 0)
# 5 图像显示
plt.figure(figsize=(10,8),dpi=100)
plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray),plt.title('原图')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(result,cmap = plt.cm.gray),plt.title('Sobel滤波后结果')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

 

将上述代码中计算sobel算子的部分中将ksize设为-1，就是利用Scharr进行边缘检测。

x = cv.Sobel(img, cv.CV_16S, 1, 0, ksize = -1)

y = cv.Sobel(img, cv.CV_16S, 0, 1, ksize = -1)

 Laplacian算子

Laplacian是利用二阶导数来检测边缘 。 因为图像是 “2维”, 我们需要在两个方向求导。

API：

laplacian = cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])

参数：

• Src: 需要处理的图像，
• Ddepth: 图像的深度，-1表示采用的是原图像相同的深度，目标图像的深度必须大于等于原图像的深度；
• ksize：算子的大小，即卷积核的大小，必须为1,3,5,7。

 

import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 1 读取图像
img = cv.imread('./image/horse.jpg',0)
# 2 laplacian转换
result = cv.Laplacian(img,cv.CV_16S)
Scale_abs = cv.convertScaleAbs(result)
# 3 图像展示
plt.figure(figsize=(10,8),dpi=100)
plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray),plt.title('原图')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(Scale_abs,cmap = plt.cm.gray),plt.title('Laplacian检测后结果')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

 Canny边缘检测

在OpenCV中要实现Canny检测使用的API:

canny = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2)

参数：

• image:灰度图，
• threshold1: minval，较小的阈值将间断的边缘连接起来
• threshold2: maxval，较大的阈值检测图像中明显的边缘

 

import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 1 图像读取
img = cv.imread('./image/horse.jpg',0)
# 2 Canny边缘检测
lowThreshold = 0
max_lowThreshold = 100
canny = cv.Canny(img, lowThreshold, max_lowThreshold) 
# 3 图像展示
plt.figure(figsize=(10,8),dpi=100)
plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray),plt.title('原图')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(canny,cmap = plt.cm.gray),plt.title('Canny检测后结果')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 1 图像读取
img = cv.imread('./image/horse.jpg',0)
# 2 Canny边缘检测
lowThreshold = 0
max_lowThreshold = 100
canny = cv.Canny(img, lowThreshold, max_lowThreshold) 
# 3 图像展示
plt.figure(figsize=(10,8),dpi=100)
plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray),plt.title('原图')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(canny,cmap = plt.cm.gray),plt.title('Canny检测后结果')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

几种算法对比