pythonopencv實現圖像邊緣檢測-創(chuàng)新互聯

本文利用python opencv進行圖像的邊緣檢測，一般要經過如下幾個步驟：

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1、去噪

如cv2.GaussianBlur()等函數；

2、計算圖像梯度

圖像梯度表達的是各個像素點之間，像素值大小的變化幅度大小，變化較大，則可以認為是出于邊緣位置，最多可簡化為如下形式：

3、非極大值抑制

在獲得梯度的方向和大小之后，應該對整幅圖像做一個掃描，去除那些非邊界上的點。對每一個像素進行檢查，看這個點的梯度是不是周圍具有相同梯度方向的點中大的。如下圖所示：

4、滯后閾值

現在要確定那些邊界才是真正的邊界。這時我們需要設置兩個閾值：minVal 和maxVal。當圖像的灰度梯度高于maxVal 時被認為是真的邊界，那些低于minVal 的邊界會被拋棄。如果介于兩者之間的話，就要看這個點是否與某個被確定為真正的邊界點相連，如果是就認為它也是邊界點，如果不是就拋棄。如下圖：

在Python Opencv接口中，提供了Canny函數，可以對圖像進行一鍵執(zhí)行邊緣檢測。 

接下來，利用Canny函數進行邊緣檢測的實驗。

Canny函數需要指定幾個參數：

1、需要進行邊緣檢測的原圖
2、閾值下限
3、閾值上限

我們?yōu)榱四軌蚩吹讲煌撝捣秶鷮吘墮z測結果的影響，設置了兩個滑動條，來分別表示閾值上下限。

完整代碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Sep 13 14:23:32 2018
@author: Leon
內容：
對圖片進行邊緣檢測；
添加滑動條，可自由調整閾值上下限。
"""
 
import cv2
import numpy as np
 
def nothing(x):
  pass
 
cv2.namedWindow('Canny',0)
# 創(chuàng)建滑動條
cv2.createTrackbar('minval','Canny',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('maxval','Canny',0,255,nothing)
 
img = cv2.imread('Tree.jpg',0)
 
# 高斯濾波去噪
img = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0)
edges =img
 
k=0
while(1):
 
  key = cv2.waitKey(50) & 0xFF
  if key == ord('q'):
    break
  # 讀取滑動條數值
  minval = cv2.getTrackbarPos('minval','Canny')
  maxval = cv2.getTrackbarPos('maxval','Canny')
  edges = cv2.Canny(img,minval,maxval)
  
  # 拼接原圖與邊緣監(jiān)測結果圖
  img_2 = np.hstack((img,edges))
  cv2.imshow('Canny',img_2)
 
cv2.destroyAllWindows()

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當前文章：pythonopencv實現圖像邊緣檢測-創(chuàng)新互聯
鏈接分享：http://muchs.cn/article10/dhcodo.html

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