推个up主,原理讲的很棒:
https://www.bilibili.com/video/BV1Vb411b7mb?t=1419
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
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28import cv2 as cv def edge_demo(image): blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY) # CV_16SC1整型 grad_x = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 1, 0) grad_y = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 0, 1) edge_output = cv.Canny(gray, 50, 150) # edge_output = cv.Canny(grad_x, grad_y, 30, 150) cv.imshow("gray", gray) cv.imshow("Canny demo", edge_output) def main(): src = cv.imread("./images/CrystalLiu1.jpg") cv.imshow("demo", src) edge_demo(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main()
最后
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