OpenCV入门（十四）快速学会OpenCV 13 边缘检测
OpenCV入门（十四）快速学会OpenCV 13 边缘检测
作者：Xiou
1.边缘检测概述
边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化，包括深度不连续、表面方向不连续、物质属性变化和场景照明变化。边缘检测特征是提取中的一个研究领域。图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。
有许多方法可以用于边缘检测，绝大部分可以划分为两类：基于查找的一类和基于零穿越的一类。基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大值和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最大的方向上。基于零穿越的方法通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界，通常是Laplacian过零点或者非线性差分表示的过零点。
人类视觉系统认识目标的过程分为两步：首先，把图像边缘与背景分离出来；然后，到图像的细节，辨认出图像的轮廓。计算机视觉正是模仿人类视觉的过程。
因此，在检测物体边缘时先对轮廓点进行粗略检测，然后通过链接规则把原来检测到的轮廓点连接起来，同时检测和连接遗漏的边界点及去除虚假的边界点。图像的边缘是图像的重要特征，是计算机视觉、模式识别等的基础，因此边缘检测是图像处理中一个重要的环节。
然而，边缘检测是图像处理中的一个难题，因为实际景物图像的边缘往往是各种类型的边缘及它们模糊化后结果的组合，且实际图像信号存在噪声。噪声和边缘都属于高频信号，很难用频带做取舍。
边缘是指图像周围像素灰度有阶跃变化或屋顶状变化的像素集合，存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间。边缘具有方向和幅度两个特征，沿边缘走向，像素值变化比较平缓；垂直于边缘走向，像素值变化比较剧烈，可能呈现阶跃状，也可能呈现斜坡状。
因此，边缘可以分为两种：一种为阶跃性边缘，两边的像素灰度值有着明显的不同；另一种为屋顶状边缘，位于灰度值从增加到减少的变化转折点。对于阶跃性边缘，二阶方向导数在边缘处呈零交叉；对于屋顶状边缘，二阶方向导数在边缘处取极值。
图像边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的问题，也是经典的技术难题之一。如何快速、精确地提取图像边缘信息，一直是国内外的研究热点，同时边缘的检测也是图像处理中的一个难题。早期的经典算法包括边缘算子方法、曲面拟合的方法、模板匹配方法、阈值法等。
近年来，随着数学理论与人工智能技术的发展，出现了许多新的边缘检测方法，如Roberts、Laplacan、Canny等图像的边缘检测方法。这些方法的应用对于高水平的特征提取、特征描述、目标识别和图像理解有重大的影响。然而，在成像处理的过程中投影、混合、失真和噪声等会导致图像模糊和变形，这使得人们一直致力于构造具有良好特性的边缘检测算子。
图像边缘检测主要包括以下5个步骤：
(1)图像获取
(2)图像滤波
(3)图像增强
(4)图像检测
(5)图像定位
测试原图：
2.Roberts算子边缘检测
Roberts算子又称为交叉微分算法，是基于交叉差分的梯度算法，通过局部差分计算检测边缘线条。常用来处理具有陡峭的低噪声图像，当图像边缘接近于正45度或负45度时，该算法处理效果更理想。其缺点是对边缘的定位不太准确，提取的边缘线条较粗。
实现Roberts算子主要通过OpenCV中的filter2D函数来完成。这个函数的主要功能是通过卷积核实现对图像的卷积运算，声明如下：
def filter2D(src, ddepth, kernel, dst=None, anchor=None, delta=None,
borderType=None)
参数
src为输入图像，
ddepth表示目标图像所需的深度，
kernel表示卷积核。
代码实例：
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像
img = cv.imread('test.jpg', cv.COLOR_BGR2GRAY)
rgb_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)
# 灰度化处理图像
grayImage = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# Roberts 算子
kernelx = np.array([[-1, 0], [0, 1]], dtype=int)
kernely = np.array([[0, -1], [1, 0]], dtype=int)
x = cv.filter2D(grayImage, cv.CV_16S, kernelx)
y = cv.filter2D(grayImage, cv.CV_16S, kernely)
# 转 uint8 ,图像融合
absX = cv.convertScaleAbs(x)
absY = cv.convertScaleAbs(y)
Roberts = cv.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0)
# 显示图形
titles = ['src', 'Roberts operator']
images = [rgb_img, Roberts]
for i in range(2):
plt.subplot(1, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray')
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
在上述代码中，我们定义了函数Roberts，用来实现Roberts算子，其方法通过公式来实现。在调用Roberts之前，先利用库函数GaussianBlur进行高斯滤波。
输出结果：
3.Sobel算子边缘检测
Sobel算子是通过离散微分方法求取图像边缘的边缘检测算子，Sobel算子（索贝尔算子）利用像素上、下、左、右邻域的灰度加权算法，根据在边缘点处达到极值这一原理进行边缘检测。该方法不但产生较好的检测效果，而且对噪声具有平滑作用，可以提供较为精确的边缘方向信息。在技术上，它以离散型的差分算子来运算图像亮度函数的梯度近似值，缺点是Sobel算子并没有将图像的主题和背景严格区分开。
换句话说，Sobel算子并不是基于图像灰度进行处理的，因为Sobel算子并没有严格地模拟人的视觉生理特性，因此图像轮廓的提取有时并不能让人满意。
OpenCV提供了对图像提取Sobel边缘的Sobel函数，该函数声明如下：
Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])
代码实例：
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像
img = cv.imread('test.jpg', cv.COLOR_BGR2GRAY)
rgb_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)
# 灰度化处理图像
grayImage = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# Sobel 算子
x = cv.Sobel(grayImage, cv.CV_16S, 1, 0)
y = cv.Sobel(grayImage, cv.CV_16S, 0, 1)
# 转 uint8 ,图像融合
absX = cv.convertScaleAbs(x)
absY = cv.convertScaleAbs(y)
Sobel = cv.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0)
# 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 显示图形
titles = ['原始图像', 'Sobel 算子']
images = [rgb_img, Sobel]
for i in range(2):
plt.subplot(1, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray')
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
输出结果：
4.Prewitt算子边缘检测
Prewitt边缘算子是一种边缘样板算子。样板算子由理想的边缘算子图像构成，依次用边缘样板去检测图像，与被检测区域最为相似的样板给出最大值，Prewitt算子和Sobel差不多，利用像素点上下、左右邻点灰度差，在边缘处达到极值检测边缘。其对噪声具有平滑作用，定位精度不够高。
Prewitt_X算子实际上是先对图像进行垂直方向的非归一化的均值平滑，然后进行水平方向的差分；然而Prewitt_Y算子实际上是先对图像进行水平方向的非归一化的均值平滑，然后进行垂直方向的差分。这就是Prewitt算子能够抑制噪声的原因。同理，我们也可以得到对角上的Prewitt算子。
代码实例：
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像
img = cv.imread('test.jpg', cv.COLOR_BGR2GRAY)
rgb_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)
# 灰度化处理图像
grayImage = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# Prewitt 算子
kernelx = np.array([[1,1,1],[0,0,0],[-1,-1,-1]],dtype=int)
kernely = np.array([[-1,0,1],[-1,0,1],[-1,0,1]],dtype=int)
x = cv.filter2D(grayImage, cv.CV_16S, kernelx)
y = cv.filter2D(grayImage, cv.CV_16S, kernely)
# 转 uint8 ,图像融合
absX = cv.convertScaleAbs(x)
absY = cv.convertScaleAbs(y)
Prewitt = cv.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0)
# 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 显示图形
titles = ['原始图像', 'Prewitt 算子']
images = [rgb_img, Prewitt]
for i in range(2):
plt.subplot(1, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray')
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
输出结果：
5.LoG算子边缘检测
LoG边缘检测算子是由David Courtnay Marr和Ellen Hildreth(1980)共同提出的。因此，也称为边缘检测算法或Marr & Hildreth算子。该算法首先对图像做高斯滤波，然后求其拉普拉斯(Laplacian)二阶导数，即图像与Laplacian of the Gaussian function进行滤波运算。
最后，通过检测滤波结果的零交叉(Zero crossings)可以获得图像或物体的边缘。因而，也被业界简称为Laplacian-of-Gaussian(LoG)算子。
代码实例：
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像
img = cv.imread("test.jpg")
rgb_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)
gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 先通过高斯滤波降噪
gaussian = cv.GaussianBlur(gray_img, (3, 3), 0)
# 再通过拉普拉斯算子做边缘检测
dst = cv.Laplacian(gaussian, cv.CV_16S, ksize=3)
LOG = cv.convertScaleAbs(dst)
# 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 显示图形
titles = ['原始图像', 'LOG 算子']
images = [rgb_img, LOG]
for i in range(2):
plt.subplot(1, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray')
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
该算法首先对图像做高斯滤波，然后求拉普拉斯(Laplacian)二阶导数，根据二阶导数的过零点来检测图像的边界，即通过检测滤波结果的零交叉(Zero crossings)来获得图像或物体的边缘。LoG算子实际上是把Gauss滤波和Laplacian滤波结合了起来，先平滑掉噪声，再进行边缘检测。
输出结果：
6.Canny算子边缘检测
Canny边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。1986年，John F. Canny发表了著名的论文A Computational Approach to Edge Detection，在该论文中详述了如何进行边缘检测。OpenCV提供了函数cv2.Canny()实现Canny边缘检测。
步骤:
使用高斯滤波器, 平滑图像, 消除噪声；
计算图像中每个像素点的梯度强度和方向；
使用没极大值抑制 (Non-Maximum Suppression) 消除边缘检测带来的杂散响应；
使用双阈值检测 (Double Threshold) 来确定真实和潜在的边缘；
通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。
6.1应用高斯滤波去除图像噪声
由于图像边缘非常容易受到噪声的干扰，因此为了避免检测到错误的边缘信息，通常需要对图像进行滤波以去除噪声。滤波的目的是平滑一些纹理较弱的非边缘区域，以便得到更准确的边缘。在实际处理过程中，通常采用高斯滤波去除图像中的噪声。
6.2计算梯度
在这里，我们关注梯度的方向，梯度的方向与边缘的方向是垂直的。边缘检测算子返回水平方向的Gx和垂直方向的Gy。梯度的幅度G和方向Θ（用角度值表示）为：
梯度的方向总是与边缘垂直的，通常就近取值为水平（左、右）、垂直（上、下）、对角线（右上、左上、左下、右下）等8个不同的方向。
因此，在计算梯度时，我们会得到梯度的幅度和角度（代表梯度的方向）两个值。
6.3非极大值抑制
在获得了梯度的幅度和方向后，遍历图像中的像素点，去除所有非边缘的点。在具体实现时，逐一遍历像素点，判断当前像素点是否是周围像素点中具有相同梯度方向的最大值，并根据判断结果决定是否抑制该点。通过以上描述可知，该步骤是边缘细化的过程。
6.4应用双阈值确定边缘
完成上述步骤后，图像内的强边缘已经在当前获取的边缘图像内。但是，一些虚边缘可能也在边缘图像内。这些虚边缘可能是真实图像产生的，也可能是由于噪声所产生的。对于后者，必须将其剔除。
设置两个阈值，其中一个为高阈值maxVal，另一个为低阈值minVal。根据当前边缘像素的梯度值（指的是梯度幅度，下同）与这两个阈值之间的关系，判断边缘的属性。
6.5 代码实例
import cv2
import numpy as np
# 读取图片, 并转换成灰度图
img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Canny边缘检测
out1 = cv2.Canny(img, 50, 150)
out2 = cv2.Canny(img, 100, 150)
# 合并
canny = np.hstack((out1, out2))
# 展示图片
cv2.imshow("src", img)
cv2.imshow("canny", canny)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出结果：
