常用边缘检测算法

最新推荐文章于 2023-09-22 16:06:00 发布

朝日奈

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：图像处理文章标签：边缘检测算子 opencv python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mps_33/article/details/86599274

本文介绍了边缘检测的几种常见算子，包括Robert、Sobel、Laplace和Canny算子。详细讲解了Canny算子的流程，包括高斯模糊、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制及滞后阈值设置。并提供了直接使用OpenCV实现这些算子的代码示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

示例图像

将原图像转换为灰度图后进行测试
在这里插入图片描述

Robert算子

$\left[ \begin{matrix} -1 & 0\\ 0 & 1 \end{matrix} \right]$
$\left[ \begin{matrix} 0 & -1\\ 1 & 0 \end{matrix} \right]$
robert算子由如图所示两个算子相加而成，以下为实现过程

def Robert(img):
	operator_first = np.array([[-1,0],[0,1]])
	operator_second = np.array([[0,-1],[1,0]])
    
	"""
	copyMakeBorder	边缘扩充
		* BORDER_REPLICATE	复制最边缘像素
		* BORDER_REFLECT	
		* BORDER_REFLECT_101	以最边缘像素为轴，对称
		* BORDER_WRAP
		* BORDER_CONSTANT	以一个常量像素值填充扩充的边界值
		* BORDER_REPLICATE:     aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh
		* BORDER_REFLECT:       fedcba|abcdefgh|hgfedcb
		* BORDER_REFLECT_101:   gfedcb|abcdefgh|gfedcba
		* BORDER_WRAP:          cdefgh|abcdefgh|abcdefg
		* BORDER_CONSTANT:      iiiiii|abcdefgh|iiiiiii  with some specified 'i'
	"""
	img2 = cv2.copyMakeBorder(img,1,1,1,1,cv2.BORDER_DEFAULT)
	img3 = img2.copy()
	for i in range(1,img2.shape[0]):
		for j in range(1,img2.shape[1]):
			kernel = img2[i-1:i+2,j-1:j+2]
			img3[i,j] = np.abs(np.sum(kernel[1:,1:]*operator_first))+np.abs(np.sum(kernel[1:,1:]*operator_second))
	cv2.imshow("img3",img3)

在这里插入图片描述