OpenCV2:高中篇 图像锐化技术-边缘检测算子
一.简介
从一张图像中,把轮廓提取出来
边缘检测算子:Sobel Laplace Roberts Prewitt Canny 及 Marr-Hildreth
任何边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据上很好地处理，所以第一步是对原始数据与高斯平滑模板作卷积
二.边缘提取
1.Canny
Canny边缘检测的基本思想是:首先对图像选择一定的Gauss（高斯）滤波器进行平滑滤波,然后采用非极值抑制技术进行处理得到边缘图像
Canny算子法实现的方式为：图像先用2D高斯滤波模板进行卷积以消除噪声，再对滤波后图像中的每个像素计算其梯度的大小和方向
（1）降噪
（2）寻找梯度
（3）跟踪边缘
Canny算法分为4个步骤:
(1)滤波平滑噪声
任何边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据上工作,第一步是对原始数据与高斯mask作卷积,得到的图像与原始图像有些轻微模糊,用高斯滤波器来处理高斯平滑的图像
(2)利用已有的一阶偏导算子计算梯度
Canny算法的基本思想是寻找一副图像中灰度强度变化最强的位置,变化最强即梯度位置,平滑后的图像中每个像素点可以由Sobel算子(一种卷积运算)来获得
(3)非极大值抑制
这一步是将模糊(blurred)的边界变得清晰(sharp),保留了每个像素点上的梯度强度大的极大值,而删掉其他值
(4)双阈值法抑制假边缘,连接真边缘
强边界用白色表示,弱边界用灰色表示,通过这样来去除噪声点
CV_EXPORTS_W void Canny(InputArray image,
OutputArray edges,
double threshold1, double threshold2,
int apertureSize=3,
bool L2gradient=false)
- image,edges
输入和输出图像
- threshold1,threshold2
底阈值和高阈值,值越大,找到的边缘越少
- apertureSize
表示应用Sobel算子的孔径大小,默认值为3
- L2gradient
表示一个计算图像梯度幅值的表示,默认值为false
cv::Mat im; cv::Mat result cv::Canny(im, result, 50, 150);
2.Sobel（索贝尔边缘算子）
3.Laplace（拉普拉斯边缘算子）
4.Roberts（罗伯茨边缘算子）
Roberts 算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子
Roberts 算子在边缘检测的效果中由于没有经过图像平滑处理的，因此图像噪声一般得不到很好的抑制，也因此影响到计算定位时容易丢失一部分的边缘。但是Roberts 算子的定位精度较高，对具有陡峭的低噪声图像响应较好
