OpenCV for Python之Canny邊緣檢測

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1 Canny邊緣檢測

目標是找到一個最優的邊緣檢測算法，最優邊緣檢測的含義是：
好的檢測- 算法能夠儘可能多地標識出圖像中的實際邊緣。
好的定位- 標識出的邊緣要儘可能與實際圖像中的實際邊緣儘可能接近。
最小響應- 圖像中的邊緣只能標識一次，並且可能存在的圖像噪聲不應標識爲邊緣。

2 canny邊緣檢測步驟

1. 高斯模糊 - GaussianBlur
2. 灰度轉換 - cvtColor
3. 計算梯度 - Sobel/Scharr
4. 非極大值抑制
5. 高低閾值輸出二值圖像

3 具體操作

demo:

def edge_demo(image):
    blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)#1
    gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY)#2
    grad_x = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 1, 0)#3
    grad_y = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 0, 1)

    edge_output = cv.Canny(grad_x, grad_y,20, 60)#4
    #edge_output = cv.Canny(gray, 30, 90)
    cv.imshow("gray", gray)
    cv.imshow("Canny demo", edge_output)

result:

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