数字图像处理100问—41 Canny 边缘检测：第一步——边缘强度

提示：内容整理自：https://github.com/gzr2017/ImageProcessing100Wen
CV小白从0开始学数字图像处理

41 Canny 边缘检测：第一步——边缘强度

问题41至问题43是边缘检测方法中的一种——Canny 边缘检测法的理论介绍。

1. 使用高斯滤波；
2. 在x方向和y方向上使用 Sobel 滤波器，在此之上求出边缘的强度和边缘的梯度；
3. 对梯度幅值进行非极大值抑制（Non-maximum suppression）来使边缘变得更细；
4. 使用滞后阈值来对阈值进行处理。

上面就是图像边缘检测的方法了。在这里我们先完成第一步和第二步。按照以下步骤进行处理：

1. 将图像进行灰度化处理；
2. 将图像进行高斯滤波（5x 5,s=1.4）；
3. 在x方向和y方向上使用 Sobel 滤波器，在此之上求出边缘梯度fx和fy。边缘梯度可以按照下式求得：

梯度幅值 edge = sqrt(fx^2 + fy^2)
梯度方向 tan = arctan(fy / fx)

4. 使用下面的公式将梯度方向量化：

angle = {
   
      0  (if -0.4142 < tan <= 0.4142)
           45  (if  0.4142 < tan < 2.4142)
           90  (if  |tan| >= 2.4142)
          135  (if -2.4142 < tan <= -0.4142)

代码如下：

1.引入库

CV2计算机视觉库

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2.读入数据

img = cv2.imread("imori.jpg").astype(np.float32)
H, W, C = img.shape

3.灰度化

gray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]

4.Gaussian Filter

K_size = 5
sigma = 1.4
                

5.补0

pad = K_size // 2
gau