边缘检测——Canny

最新推荐文章于 2024-08-13 07:48:27 发布

Wednesday Adams

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分类专栏：机器学习 python 文章标签：计算机视觉 opencv 图像处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_55126913/article/details/129732779

版权

Canny

参考视频：canny边缘检测算法视频讲解

步骤

原图

1.RGB图片转灰度图片

代码

im = Image.open("nms.jpg")
im_gray = im.convert('L')   #rgb转灰度图

结果

2.求梯度(sobel算子)

代码

grad = [[[0, 0] for i in range(im.size[0])] for j in range(im.size[1])]  #170 * 200 * 2 每个像素点的梯度大小和方向
for j in range(1, im.size[1] - 1):
    for i in range(1, im.size[0] - 1):
        #x方向梯度
        grad_x = im_list[j + 1][i + 1] + im_list[j - 1][i + 1] + 2 * im_list[j][i + 1] - \
                 im_list[j - 1][i - 1] - im_list[j + 1][i - 1] - 2 * im_list[j][i - 1]
        #y方向梯度
        grad_y = im_list[j + 1][i - 1] + im_list[j + 1][i + 1] + 2 * im_list[j + 1][i] - \
                 im_list[j - 1][i - 1] - im_list[j - 1][i + 1] - 2 * im_list[j - 1][i]
        grad_x = math.floor(grad_x / 4)
        grad_y = math.floor(grad_y / 4)
        #合梯度
        grad[j][i][0] = math.floor(math.sqrt(grad_x * grad_x + grad_y * grad_y))
        if(grad[j][i][0] > 255):
            grad[j][i][0] = 255
        # if(grad[j][i][0] < 50):
        #     grad[j][i][0] = 0
        #梯度方向
        if(grad_x == 0):
            grad[j][i][1] = 2  #y方向