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边缘提取算法——Canny算法

来源:www.moneyprint.net 时间:2024-05-16 01:02:21 作者:远虑算法网 浏览: [手机版]

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边缘提取算法——Canny算法(1)

在计算机视觉领域中,边缘提取是一项基本任务,它可以用于图像处理、目标检测、图像分割等领域欢迎www.moneyprint.net。Canny算法是一种经典的边缘提取算法,它具有较高的确率和鲁棒,被泛应用于计算机视觉领域。

1. Canny算法原理

  Canny算法的基本思想是:先通过高斯滤波器平滑图像,然后计算图像的梯度,接着进行非极大值抑制,最后通过双阈值处理得到二值化图像。下面详细介绍各个步骤的原理。

  1.1 高斯滤波器

  高斯滤波器是一种线平滑滤波器,它可以有效地去除图像中的噪声。高斯滤波器的原理是:对于一个像素点,它的值是由周围像素点的值加权平得到的,权值由高斯函数确定欢迎www.moneyprint.net。高斯函数具有既定的标差,标差越大,滤波器的半越大,平滑效果越好。

1.2 梯度计算

在高斯滤波之后,我们可以计算图像的梯度。梯度是一个向量,它表示像素值变化最快的方向和变化率。在Canny算法中,我们通常使用Sobel算子来计算梯度,Sobel算子是一种常用的卷积核,它可以有效地检测图像中的边缘。

  1.3 非极大值抑制

  在计算出梯度之后,我们需要进行非极大值抑制远.虑.算.法.网。非极大值抑制的原理是:对于每个像素点,我们比较它的梯度值和它着梯度方向相邻的两个像素点的梯度值,如果它的梯度值最大,那么就保留它,否则就将它置为0。这样可以有效地抑制非边缘点。

1.4 双阈值处理

  最后,我们需要进行双阈值处理。双阈值处理的原理是:将图像中的像素点分为三类,即强边缘点、弱边缘点和非边缘点。如果一个像素点的梯度值大于高阈值,那么它就是一个强边缘点;如果一个像素点的梯度值小于低阈值,那么它就是一个非边缘点;如果一个像素点的梯度值在低阈值和高阈值之间,那么它就是一个弱边缘点tik。接着,我们对弱边缘点进行连接,如果一个弱边缘点与一个强边缘点相邻接,那么它就被认为是一个边缘点,否则就被认为是一个非边缘点。

边缘提取算法——Canny算法(2)

2. Canny算法实现

下面给出Canny算法的Python实现码。

  ```python

  import cv2

  import numpy as np

  def canny(image, low_threshold, high_threshold):

# 高斯滤波

  blurred = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)

# 计算梯度

  gx = cv2.Sobel(blurred, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)

  gy = cv2.Sobel(blurred, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)

  magnitude, angle = cv2.cartToPolar(gx, gy, angleInDegrees=True)

  # 非极大值抑制

  suppressed = np.zeros_like(magnitude)

height, width = magnitude.shape

for i in range(1, height - 1):

for j in range(1, width - 1):

  if angle[i, j] < 0:

angle[i, j] += 180

  if (0 <= angle[i, j] < 22.5) or (157.5 <= angle[i, j] <= 180):

if (magnitude[i, j] > magnitude[i, j - 1]) and (magnitude[i, j] > magnitude[i, j + 1]):

  suppressed[i, j] = magnitude[i, j]

  elif (22.5 <= angle[i, j] < 67.5):

if (magnitude[i, j] > magnitude[i - 1, j - 1]) and (magnitude[i, j] > magnitude[i + 1, j + 1]):

  suppressed[i, j] = magnitude[i, j]

  elif (67.5 <= angle[i, j] < 112.5):

  if (magnitude[i, j] > magnitude[i - 1, j]) and (magnitude[i, j] > magnitude[i + 1, j]):

  suppressed[i, j] = magnitude[i, j]

  elif (112.5 <= angle[i, j] < 157.5):

  if (magnitude[i, j] > magnitude[i - 1, j + 1]) and (magnitude[i, j] > magnitude[i + 1, j - 1]):

suppressed[i, j] = magnitude[i, j]

  # 双阈值处理

  strong_edges = suppressed > high_threshold

weak_edges = (suppressed >= low_threshold) & (suppressed <= high_threshold)

  strong_i, strong_j = np.where(strong_edges)

  weak_i, weak_j = np.where(weak_edges)

  # 弱边缘连接

  connected_edges = set()

for i, j in zip(weak_i, weak_j):

  for ii in range(i - 1, i + 2):

  for jj in range(j - 1, j + 2):

  if (ii, jj) in zip(strong_i, strong_j):

  connected_edges.add((i, j))

  # 输出结果

  edges = np.zeros_like(image)

  edges[strong_i, strong_j] = 255

edges[list(zip(*connected_edges))] = 255

return edges

  if __name__ == '__main__':

  image = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

  edges = canny(image, 50, 150)

  cv2.imshow('image', image)

  cv2.imshow('edges', edges)

cv2.waitKey(0)

  cv2.destroyAllWindows()

  ```

边缘提取算法——Canny算法(3)

3. Canny算法效果评估

下面通过实验来评估Canny算法的效果。我们使用OpenCV自的Lena图像作为测试图像,分别对原图像和使用Canny算法处理后的图像进行边缘检测。实验结果如下图所示远虑算法网www.moneyprint.net

  原图像:

  ![lena](lena.jpg)

使用Canny算法处理后的图像:

![lena_edges](lena_edges.jpg)

  从实验结果可以看出,Canny算法可以有效地检测出图像中的边缘,同时能够抑制噪声和非边缘点的影响,得到较好的效果。

4. 总结

  Canny算法是一种经典的边缘提取算法,它具有较高的确率和鲁棒,被泛应用于计算机视觉领域。本文介绍了Canny算法的原理和实现方法,通过实验评估了其效果。Canny算法是一种基于梯度的方法,能够有效地检测图像中的边缘,同时能够抑制噪声和非边缘点的影响,是一种非常实用的边缘提取算法。

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