【Python】【OpenCV】边缘检测和创建自定义核

合集 - Python(17)

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对于使用OpenCV已有的算子，我们还可以自定义卷积核以达到不同的效果。

filters.py

import cv2
import numpy

""" 定义滤波器和类 """


def strokeEdges(src, dst, blurKsize=7, edgeKsize=5):
    if blurKsize >= 3:
        blurredSrc = cv2.medianBlur(src, blurKsize)
        graySrc = cv2.cvtColor(blurredSrc, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    else:
        graySrc = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.Laplacian(graySrc, cv2.CV_8U, graySrc, edgeKsize)
    normalizedInverseAlpha = (1.0 / 255) * (255 - graySrc)
    channels = cv2.split(src)
    for channel in channels:
        channel[:] = channel * normalizedInverseAlpha
    cv2.merge(channels, dst)


class VConvolutionFilter:
    """ 卷积滤波 """
    def __init__(self, kernel):
        self._kernel = kernel

    def apply(self, src, dst):
        cv2.filter2D(src, -1, self._kernel, dst)


class SharpenFilter(VConvolutionFilter):
    """ 锐化 """
    def __init__(self):
        kernel = numpy.array(
            [
                [-1, -1, -1],
                [-1, 9, -1],
                [-1, -1, -1]
            ]
        )
        VConvolutionFilter.__init__(self, kernel)


class FindEdgesFilter(VConvolutionFilter):
    """ 边缘检测 """
    def __init__(self):
        kernel = numpy.array(
            [
                [-1, -1, -1],
                [-1, 8, -1],
                [-1, -1, -1]
            ]
        )
        VConvolutionFilter.__init__(self, kernel)


class BlurFilter(VConvolutionFilter):
    """ 模糊滤波 """
    def __init__(self):
        kernel = numpy.array(
            [
                [0.04, 0.04, 0.04, 0.04, 0.04],
                [0.04, 0.04, 0.04, 0.04, 0.04],
                [0.04, 0.04, 0.04, 0.04, 0.04],
                [0.04, 0.04, 0.04, 0.04, 0.04],
                [0.04, 0.04, 0.04, 0.04, 0.04],
            ]
        )
        VConvolutionFilter.__init__(self, kernel)


class EmbossFilter(VConvolutionFilter):
    """ 浮雕 """
    def __init__(self):
        kernel = numpy.array(
            [
                [-2, -1, 0],
                [-1, -1, 1],
                [0, 1, 2]
            ]
        )
        VConvolutionFilter.__init__(self, kernel)

 

将filter.py文件导入cameo,py自行调用

 

关于卷积核权值总和：

当总和 <1 时，代表图片整体的亮度变暗

当总和 =1 时，代表图片的整体亮度不发生变化

当总和 >1 时，代表图片的整体亮度变亮、

上述总和值，一般都是通过中心点的值做最后的差值，从而达到图片整体明暗的变换。

 

strokeEdges方法解析：

1、先将当前帧转换为灰度图

2、再使用Laplace算子进行边缘提取——边缘既是前景像素，也就是我们感兴趣区域，而其余像素都是背景像素，Laplace会将前景像素灰度级置为接近255，而背景则置为接近0

3、计算反向透明度(Alpha，阈值在0-1之间)，先将前景像素使用255进行减法操作，然后再去和归一化因子进行乘积，从而得到每一个像素点的Alpha值

4、分离通道，Alpha和RBG即三个颜色通道是对应的，即每个通道都有Alpha属性，所以需要分离通道后单独操作，进而实现 描边 的效果

5、将分离的通道重新合并在一起并输出为图像