边缘检测

Posted 灬鬼谷灬

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了边缘检测相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

本篇文章中，我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器。文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码。在介绍四块知识点的时候分别一个，以及最后的综合示例中的一个。文章末尾提供配套源代码的下载。

依然是是放出一些程序运行截图吧：

 

 效果图看完，我们来唠唠嗑。


首先，需要说明的是，浅墨这篇文章最后的示例代码是采用两周前刚刚发布的2.4.9来书写的。里面的lib都已经改成了2.4.9版本的。如果大家需要运行的话，要么配置好2.4.9.要么把浅墨在工程中包含的末尾数字为249的各种lib改成之前的248或者你对应的OpenCV版本。

不然会提示： LINK : fatal error LNK1181: 无法打开输入文件“opencv_calib3d248.lib”之类的错误。

OpenCV 2.4.9的配置和之前的2.4.8差不多，如果还是不太清楚，具体可以参考浅墨修改过的对应2.4.9版的配置文章：


【OpenCV入门教程之一】 安装OpenCV：OpenCV 2.4.8或2.4.9 +VS 开发环境配置

 

第二，给大家分享一个OpenCV中写代码时节约时间的小常识。其实OpenCV中，不用namedWindow，直接imshow就可以显示出窗口。大家看下文的示例代码就可以发现，浅墨在写代码的时候并没有用namedWindow，遇到想显示出来的Mat变量直接imshow。我们一般是为了规范，才先用namedWindow创建窗口，再imshow出它来，因为我们还有需要用到指定窗口名称的地方，比如用到trackbar的时候。而一般情况想显示一个Mat变量的图片的话，直接imshow就可以啦。

 

OK，开始正文吧~


 




一、关于边缘检测

       



在具体介绍之前，先来一起看看边缘检测的一般步骤吧。


1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见的滤波方法主要有高斯滤波，即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核（具体见“高斯滤波原理及其编程离散化实现方法”一文），然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和（具体程序实现见下文）。

 

       2）增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来。在具体编程实现时，可通过计算梯度幅值来确定。

 

        3）检测：经过增强的图像，往往邻域中有很多点的梯度值比较大，而在特定的应用中，这些点并不是我们要找的边缘点，所以应该采用某种方法来对这些点进行取舍。实际工程中，常用的方法是通过阈值化方法来检测。


另外，需要注意，下文中讲到的Laplace算子，sobel算子和Scharr算子都是带方向的，所以，示例中我们分别写了X方向,Y方向和最终合成的的效果图。


OK，正餐开始，召唤canny算子。：）

 








二、canny算子篇

 



2.1 canny算子相关理论与概念讲解

2.1.1 canny算子简介


Canny边缘检测算子是John F.Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。更为重要的是 Canny 创立了边缘检测计算理论（Computational theory ofedge detection），解释了这项技术是如何工作的。Canny边缘检测算法以Canny的名字命名，被很多人推崇为当今最优的边缘检测的算法。

其中，Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，让我们看一下最优边缘检测的三个主要评价标准:

 

1.低错误率: 标识出尽可能多的实际边缘，同时尽可能的减少噪声产生的误报。


2.高定位性: 标识出的边缘要与图像中的实际边缘尽可能接近。


3.最小响应: 图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。

 

为了满足这些要求 Canny 使用了变分法，这是一种寻找满足特定功能的函数的方法。最优检测使用四个指数函数项的和表示，但是它非常近似于高斯函数的一阶导数。

 



 

2.1.2 Canny 边缘检测的步骤



1.消除噪声。 一般情况下，使用高斯平滑滤波器卷积降噪。 如下显示了一个 size = 5 的高斯内核示例:




 

2.计算梯度幅值和方向。 此处，按照Sobel滤波器的步骤。

 

Ⅰ.运用一对卷积阵列 (分别作用于 x 和 y 方向):


 



Ⅱ.使用下列公式计算梯度幅值和方向:



 

梯度方向近似到四个可能角度之一(一般为0, 45, 90, 135)

 

3.非极大值抑制。 这一步排除非边缘像素， 仅仅保留了一些细线条(候选边缘)。


 

4.滞后阈值。最后一步，Canny 使用了滞后阈值，滞后阈值需要两个阈值(高阈值和低阈值):

 

Ⅰ.如果某一像素位置的幅值超过 高 阈值, 该像素被保留为边缘像素。

Ⅱ.如果某一像素位置的幅值小于 低 阈值, 该像素被排除。

Ⅲ.如果某一像素位置的幅值在两个阈值之间,该像素仅仅在连接到一个高于 高 阈值的像素时被保留。


tips：对于Canny函数的使用，推荐的高低阈值比在2:1到3:1之间。

 

更多的细节，可以参考canny算子的wikipedia：

http://en.wikipedia.org/wiki/Canny_edge_detector

canny边缘检测的原理讲述，课参看这篇博文：

http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176

canny算子的中文wikipedia：

http://zh.wikipedia.org/wiki/Canny%E7%AE%97%E5%AD%90

 



2.2 OpenCV中Canny函数详解

 

Canny函数利用Canny算法来进行图像的边缘检测。

 

[cpp]  view plain  copy  print ?
  1. C++: void Canny(InputArray image,OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3,bool L2gradient=false )  


  • 第一个参数，InputArray类型的image，输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可，且需为单通道8位图像。
  • 第二个参数，OutputArray类型的edges，输出的边缘图，需要和源图片有一样的尺寸和类型。
  • 第三个参数，double类型的threshold1，第一个滞后性阈值。
  • 第四个参数，double类型的threshold2，第二个滞后性阈值。
  • 第五个参数，int类型的apertureSize，表示应用Sobel算子的孔径大小，其有默认值3。
  • 第六个参数，bool类型的L2gradient，一个计算图像梯度幅值的标识，有默认值false。

 

需要注意的是，这个函数阈值1和阈值2两者的小者用于边缘连接，而大者用来控制强边缘的初始段，推荐的高低阈值比在2:1到3:1之间。

 

调用示例：

[cpp]  view plain  copy  print ?
  1. //载入原始图   
  2.        Mat src = imread("1.jpg");  //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图  
  3.        Canny(src, src, 3, 9,3 );  
  4.        imshow("【效果图】Canny边缘检测", src);  

如上三句，就有结果出来，非常好用。

 

 



2.3 调用Canny函数的实例代码

 


OpenCV中调用Canny函数的实例代码如下：

 

[cpp]  view plain  copy  print ?
  1. //-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------  
  2. //            描述：包含程序所依赖的头文件  
  3. //----------------------------------------------------------------------------------------------  
  4. #include <opencv2/opencv.hpp>  
  5. #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>  
  6. #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  
  7.   
  8. //-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------  
  9. //            描述：包含程序所使用的命名空间  
  10. //-----------------------------------------------------------------------------------------------  
  11. using namespace cv;  
  12. //-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------  
  13. //            描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始  
  14. //-----------------------------------------------------------------------------------------------  
  15. int main( )  
  16.   
  17.     //载入原始图    
  18.     Mat src = imread("1.jpg");  //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图  
  19.     Mat src1=src.clone();  
  20.   
  21.     //显示原始图   
  22.     imshow("【原始图】Canny边缘检测", src);   
  23.   
  24.     //----------------------------------------------------------------------------------  
  25.     //  一、最简单的canny用法，拿到原图后直接用。  
  26.     //----------------------------------------------------------------------------------  
  27.     Canny( src, src, 150, 100,3 );  
  28.     imshow("【效果图】Canny边缘检测", src);   
  29.   
  30. python坎尼算子索贝尔算子和拉普拉斯算子实现边缘检测

    5.1 边缘检测基础

    拉普拉斯变换

    Laplacian边缘检测原理

    二值图像进行拉普拉斯锐化后产生的负数怎么办

    OpenCV 边缘检测之Laplance算子