canny边缘检测原理

canny边缘检测共有5部分组成，下边我会分别来介绍。

1 高斯模糊(略)

2 计算梯度幅值和方向。

可选用的模板：soble算子、Prewitt算子、Roberts模板等等;

一般采用soble算子，OpenCV也是如此，利用soble水平和垂直算子与输入图像卷积计算dx、dy：

进一步可以得到图像梯度的幅值：

为了简化计算，幅值也可以作如下近似：

角度为：

如下图表示了中心点的梯度向量、方位角以及边缘方向(任一点的边缘与梯度向量正交) ：

θ = θm = arctan(dy/dx)(边缘方向)

α = θ + 90= arctan(dy/dx) + 90(梯度方向)

3、根据角度对幅值进行非极大值抑制

划重点：是沿着梯度方向对幅值进行非极大值抑制，而非边缘方向，这里初学者容易弄混。

例如：3*3区域内，边缘可以划分为垂直、水平、45°、135°4个方向，同样，梯度反向也为四个方向(与边缘方向正交)。因此为了进行非极大值，将所有可能的方向量化为4个方向，如下图：

即梯度方向分别为

α = 90

α = 45

α = 0

α = -45

非极大值抑制即为沿着上述4种类型的梯度方向，比较3*3邻域内对应邻域值的大小：

在每一点上，领域中心 x 与沿着其对应的梯度方向的两个像素相比，若中心像素为最大值，则保留，否则中心置0，这样可以抑制非极大值，保留局部梯度最大的点，以得到细化的边缘。

4、用双阈值算法检测和连接边缘

1选取系数TH和TL，比率为2:1或3:1。(一般取TH=0.3或0.2,TL=0.1)；

2 将小于低阈值的点抛弃，赋0；将大于高阈值的点立即标记(这些点为确定边缘 点)，赋1或255；

3将小于高阈值，大于低阈值的点使用8连通区域确定(即：只有与TH像素连接时才会被接受，成为边缘点，赋 1或255)

python 实现

import cv2

import numpy as np

m1 = np.array([[1, 0, -1], [2, 0, -2], [1, 0, -1]])

m2 = np.array([[1, 2, 1], [0, 0, 0], [-1, -2, -1]])

from matplotlib import pyplot as plt

# 第一步：完成高斯平滑滤波

img = cv2.imread("B9064CF1D57871735CE11A0F368DCF27.jpg", 0)

sobel = cv2.Canny(img, 50, 100)

cv2.namedWindow('5', 0)

cv2.resizeWindow("5", 640, 480)

cv2.imshow("5", sobel) # 角度值灰度图

img = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 2)

# 第二步：完成一阶有限差分计算，计算每一点的梯度幅值与方向

img1 = np.zeros(img.shape, dtype="uint8") # 与原图大小相同

theta = np.zeros(img.shape, dtype="float") # 方向矩阵原图像大小

img = cv2.copyMakeBorder(img, 1, 1, 1, 1, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)

rows, cols = img.shape

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

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

Gy = [np.sum(m2 * img[i - 1:i + 2, j - 1:j + 2])]

#Gy = (np.dot(np.array([1, 1, 1]), (m2 * img[i - 1:i + 2, j - 1:j + 2]))).dot(np.array([[1], [1], [1]]))

Gx = [np.sum(m1 * img[i - 1:i + 2, j - 1:j + 2])]

#Gx = (np.dot(np.array([1, 1, 1]), (m1 * img[i - 1:i + 2, j - 1:j + 2]))).dot(np.array([[1], [1], [1]]))

if Gx[0] == 0:

theta[i - 1, j - 1] = 90

continue

else:

temp = ((np.arctan2(Gy[0], Gx[0])) * 180 / np.pi)+90

if Gx[0] * Gy[0] > 0:

if Gx[0] > 0:

# 第一象线

theta[i - 1, j - 1] = np.abs(temp)

else:

# 第三象线

theta[i - 1, j - 1] = (np.abs(temp) - 180)

if Gx[0] * Gy[0] < 0:

if Gx[0] > 0:

# 第四象线

theta[i - 1, j - 1] = (-1) * np.abs(temp)

else:

# 第二象线

theta[i - 1, j - 1] = 180 - np.abs(temp)

img1[i - 1, j - 1] = (np.sqrt(Gx[0] ** 2 + Gy[0] ** 2))

for i in range(1, rows - 2):

for j in range(1, cols - 2):

if (((theta[i, j] >= -22.5) and (theta[i, j] < 22.5)) or

((theta[i, j] <= -157.5) and (theta[i, j] >= -180)) or

((theta[i, j] >= 157.5) and (theta[i, j] < 180))):

theta[i, j] = 0.0

elif (((theta[i, j] >= 22.5) and (theta[i, j] < 67.5)) or

((theta[i, j] <= -112.5) and (theta[i, j] >= -157.5))):

theta[i, j] = -45.0

elif (((theta[i, j] >= 67.5) and (theta[i, j] < 112.5)) or

((theta[i, j] <= -67.5) and (theta[i, j] >= -112.5))):

theta[i, j] = 90.0

elif (((theta[i, j] >= 112.5) and (theta[i, j] < 157.5)) or

((theta[i, j] <= -22.5) and (theta[i, j] >= -67.5))):

theta[i, j] = 45.0

'''

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

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

Gy = [np.sum(m2 * img[i - 1:i + 2, j - 1:j + 2])]

#Gy = (np.dot(np.array([1, 1, 1]), (m2 * img[i - 1:i + 2, j - 1:j + 2]))).dot(np.array([[1], [1], [1]]))

Gx = [np.sum(m1 * img[i - 1:i + 2, j - 1:j + 2])]

#Gx = (np.dot(np.array([1, 1, 1]), (m1 * img[i - 1:i + 2, j - 1:j + 2]))).dot(np.array([[1], [1], [1]]))

if Gx[0] == 0:

theta[i - 1, j - 1] = 90

continue

else:

temp = (np.arctan2(Gy[0], Gx[0])) * 180 / np.pi)

if Gx[0] * Gy[0] > 0:

if Gx[0] > 0:

# 第一象线

theta[i - 1, j - 1] = np.abs(temp)

else:

# 第三象线

theta[i - 1, j - 1] = (np.abs(temp) - 180)

if Gx[0] * Gy[0] < 0:

if Gx[0] > 0:

# 第四象线

theta[i - 1, j - 1] = (-1) * np.abs(temp)

else:

# 第二象线

theta[i - 1, j - 1] = 180 - np.abs(temp)

img1[i - 1, j - 1] = (np.sqrt(Gx[0] ** 2 + Gy[0] ** 2))

for i in range(1, rows - 2):

for j in range(1, cols - 2):

if (((theta[i, j] >= -22.5) and (theta[i, j] < 22.5)) or

((theta[i, j] <= -157.5) and (theta[i, j] >= -180)) or

((theta[i, j] >= 157.5) and (theta[i, j] < 180))):

theta[i, j] = 90.0

elif (((theta[i, j] >= 22.5) and (theta[i, j] < 67.5)) or

((theta[i, j] <= -112.5) and (theta[i, j] >= -157.5))):

theta[i, j] = 45.0

elif (((theta[i, j] >= 67.5) and (theta[i, j] < 112.5)) or

((theta[i, j] <= -67.5) and (theta[i, j] >= -112.5))):

theta[i, j] = 0.0

elif (((theta[i, j] >= 112.5) and (theta[i, j] < 157.5)) or

((theta[i, j] <= -22.5) and (theta[i, j] >= -67.5))):

theta[i, j] = -45.0

'''

# 第三步：进行 非极大值抑制计算

img2 = np.zeros(img1.shape) # 非极大值抑制图像矩阵

for i in range(1, img2.shape[0] - 1):

for j in range(1, img2.shape[1] - 1):

# 0度j不变

if (theta[i, j] == 0.0) and (img1[i, j] == np.max([img1[i, j], img1[i + 1, j], img1[i - 1, j]])):

img2[i, j] = img1[i, j]

if (theta[i, j] == -45.0) and img1[i, j] == np.max([img1[i, j], img1[i - 1, j - 1], img1[i + 1, j + 1]]):

img2[i, j] = img1[i, j]

if (theta[i, j] == 90.0) and img1[i, j] == np.max([img1[i, j], img1[i, j + 1], img1[i, j - 1]]):

img2[i, j] = img1[i, j]

if (theta[i, j] == 45.0) and img1[i, j] == np.max([img1[i, j], img1[i - 1, j + 1], img1[i + 1, j - 1]]):

img2[i, j] = img1[i, j]

# 第四步：双阈值检测和边缘连接

img3 = np.zeros(img2.shape) # 定义双阈值图像

# TL = 0.4*np.max(img2)

# TH = 0.5*np.max(img2)

TL = 50

TH = 100

# 关键在这两个阈值的选择

for i in range(1, img3.shape[0] - 1):

for j in range(1, img3.shape[1] - 1):

if img2[i, j] < TL:

img3[i, j] = 0

elif img2[i, j] > TH:

img3[i, j] = 255

elif ((img2[i + 1, j] < TH) or (img2[i - 1, j] < TH) or (img2[i, j + 1] < TH) or

(img2[i, j - 1] < TH) or (img2[i - 1, j - 1] < TH) or (img2[i - 1, j + 1] < TH) or

(img2[i + 1, j + 1] < TH) or (img2[i + 1, j - 1] < TH)):

img3[i, j] = 255

cv2.namedWindow('1', 0)

cv2.resizeWindow("1", 640, 480)

cv2.namedWindow('2', 0)

cv2.resizeWindow("2", 640, 480)

cv2.namedWindow('3', 0)

cv2.resizeWindow("3", 640, 480)

cv2.namedWindow('4', 0)

cv2.resizeWindow("4", 640, 480)

cv2.imshow("1", img) # 原始图像

cv2.imshow("2", img1) # 梯度幅值图

cv2.imshow("3", img2) # 非极大值抑制灰度图

cv2.imshow("4", img3) # 最终效果图

cv2.waitKey(0)

运行结果如下

以上就是python实现canny边缘检测的详细内容，更多关于canny边缘检测的资料请关注我们其它相关文章！

本文标题: python实现canny边缘检测

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