边缘检测

Canny边缘检测

  • 使用高斯滤波器,以平滑图像,滤除噪声。

  • 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。

  • 应用非极大值(Non-Maximum Suppression)抑制,以消除边缘检测带来的杂散响应。

  • 应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实的和潜在的边缘。

  • 通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。

1 高斯滤波器

边缘检测_第1张图片

2 梯度和方向

边缘检测_第2张图片

3 非极大值抑制

边缘检测_第3张图片

边缘检测_第4张图片

4 双阈值检测

边缘检测_第5张图片

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline 
import numpy as np

def cv_show(name,img):
cv2.imshow(name,img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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img=cv2.imread("lena.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

v1=cv2.Canny(img,80,150)
v2=cv2.Canny(img,50,100)

res = np.hstack((v1,v2))
cv_show(“res”,res)

plt.imshow(res)

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边缘检测_第6张图片

img=cv2.imread("car.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

v1=cv2.Canny(img,120,250)
v2=cv2.Canny(img,50,100)

res = np.hstack((v1,v2))

cv_show(“res”,res)
plt.imshow(res)

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边缘检测_第7张图片

                                

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