这篇文章主要介绍了opencv python Canny边缘提取实现过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

Canny是边缘提取算法,在1986年提出的是一个很好的边缘检测器Canny算法介绍

非最大信号抑制:

高低阈值连接:

example

import cv2 as cv
import numpy as np


# canny运算步骤:5步
# 1. 高斯模糊 - GaussianBlur
# 2. 灰度转换 - cvtColor
# 3. 计算梯度 - Sobel/Scharr
# 4. 非极大值抑制
# 5. 高低阈值输出二值图像

# 非极大值抑制:
# 算法使用一个3×3邻域作用在幅值阵列M[i,j]的所有点上;
# 每一个点上,邻域的中心像素M[i,j]与沿着梯度线的两个元素进行比较,
# 其中梯度线是由邻域的中心点处的扇区值ζ[i,j]给出。
# 如果在邻域中心点处的幅值M[i,j]不比梯度线方向上的两个相邻点幅值大,则M[i,j]赋值为零,否则维持原值;
# 此过程可以把M[i,j]宽屋脊带细化成只有一个像素点宽,即保留屋脊的高度值。

# 高低阈值连接
# T1,T2为阈值,凡是高于T2的都保留,凡是低于T1的都丢弃
# 从高于T2的像素出发,凡是大于T1而且相互连接的都保留。最终得到一个输出二值图像
# 推荐高低阈值比值为T2:T1 = 3:1/2:1,其中T2高阈值,T1低阈值


def edge_demo(image):
  blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
  gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY)

  grad_x = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 1, 0)
  grad_y = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 0, 1)

  # edge_output = cv.Canny(grad_x, grad_y, 30, 150)
  edge_output = cv.Canny(gray, 50, 150)
  cv.imshow("gray", gray)
  cv.imshow("Canny demo", edge_output)


def main():
  src = cv.imread("../images/Crystal.jpg")
  cv.imshow("demo",src)

  edge_demo(src)
  cv.waitKey(0) # 等有键输入或者1000ms后自动将窗口消除,0表示只用键输入结束窗口
  cv.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口


if __name__ == '__main__':
  main()

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