如何实现pythonCanny边缘检测算法-创新互联

小编这次要给大家分享的是如何实现python Canny边缘检测算法，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。

图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率，具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说，对图像的锐化就是计算微分。对于数字图像的离散信号，微分运算就变成计算差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检测。通过计算梯度，设置阀值，得到边缘图像。

Canny边缘检测算子是一种多级检测算法。1986年由John F. Canny提出，同时提出了边缘检测的三大准则：

• 低错误率的边缘检测：检测算法应该精确地找到图像中的尽可能多的边缘，尽可能的减少漏检和误检。
• 最优定位：检测的边缘点应该精确地定位于边缘的中心。
• 图像中的任意边缘应该只被标记一次，同时图像噪声不应产生伪边缘。

Canny算法出现以后一直是作为一种标准的边缘检测算法，此后也出现了各种基于Canny算法的改进算法。时至今日，Canny算法及其各种变种依旧是一种优秀的边缘检测算法。而且除非前提条件很适合，你很难找到一种边缘检测算子能显著地比Canny算子做的更好。

关于各种差分算子，还有Canny算子的简单介绍，这里就不罗嗦了，网上都可以找得到。直接进入Canny算法的实现。Canny算法分为以下几步。

1. 高斯模糊。

这一步很简单，类似于LoG算子（Laplacian of Gaussian）作高斯模糊一样，主要作用就是去除噪声。因为噪声也集中于高频信号，很容易被识别为伪边缘。应用高斯模糊去除噪声，降低伪边缘的识别。但是由于图像边缘信息也是高频信号，高斯模糊的半径选择很重要，过大的半径很容易让一些弱边缘检测不到。

2. 计算梯度幅值和方向。

图像的边缘可以指向不同方向，因此经典Canny算法用了四个梯度算子来分别计算水平，垂直和对角线方向的梯度。但是通常都不用四个梯度算子来分别计算四个方向。常用的边缘差分算子（如Rober，Prewitt，Sobel）计算水平和垂直方向的差分Gx和Gy。这样就可以如下计算梯度模和方向：

梯度角度 θ 范围从弧度 -π 到 π，然后把它近似到四个方向，分别代表水平，垂直和两个对角线方向（0°,45°,90°,135°）。可以以±iπ/8（i=1,3,5,7）分割，落在每个区域的梯度角给一个特定值，代表四个方向之一。

这里我选择Sobel算子计算梯度。Sobel算法很简单，到处都可以找到，就不列出代码来了。相对于其他边缘算子，Sobel算子得出来的边缘粗大明亮。

下图是对上面半径2的高斯模糊图像L通道（HSL）应用Sobel算子的梯度模图，没有施加任何阀值。

Sobel算子，无阀值

3. 非大值抑制。

非大值抑制是一种边缘细化方法。通常得出来的梯度边缘不止一个像素宽，而是多个像素宽。就像我们所说Sobel算子得出来的边缘粗大而明亮，从上面Lena图的Sobel结果可以看得出来。因此这样的梯度图还是很“模糊”。而准则3要求，边缘只有一个精确的点宽度。非大值抑制能帮助保留局部大梯度而抑制所有其他梯度值。这意味着只保留了梯度变化中最锐利的位置。算法如下：

• 比较当前点的梯度强度和正负梯度方向点的梯度强度。
• 如果当前点的梯度强度和同方向的其他点的梯度强度相比较是大，保留其值，否则抑制，即设为0。比如当前点的方向指向正上方90°方向，那它需要和垂直方向，它的正上方和正下方的像素比较。

注意，方向的正负是不起作用的，比如东南方向和西北方向是一样的，都认为是对角线的一个方向。前面我们把梯度方向近似到水平，垂直和两个对角线四个方向，所以每个像素根据自身方向在这四个方向之一进行比较，决定是否保留。这一部分的代码也很简单，列出如下。pModule，pDirection分别记录了上一步梯度模值和梯度方向。

pmoddrow = pModule + Width + 1; 
pdirdrow = pDirection + Width + 1;
pstrongdrow = pStrong + Width + 1;
for (i = 1; i < Hend - 1; i++)
{
　　pstrongd = pstrongdrow;
　　pmodd = pmoddrow;
　　pdird = pdirdrow;
　　for (j = 1; j < Wend - 1; j++)
　　　　{
   　   switch (*pdird)
      {
      case 0:    // x direction
      case 4:
        if (*pmodd > *(pmodd - 1) && *pmodd > *(pmodd + 1))
          *pstrongd = 255;
        break;
      case 1:    // northeast-southwest direction. Notice the data order on y direction of bmp data
      case 5:
        if (*pmodd > *(pmodd + Width + 1) && *pmodd > *(pmodd - Width - 1))
          *pstrongd = 255;
        break;
      case 2:    // y direction
      case 6:
        if (*pmodd > *(pmodd - Width) && *pmodd > *(pmodd + Width))
          *pstrongd = 255;
        break;
      case 3:    // northwest-southeast direction. Notice the data order on y direction of bmp data
      case 7:
        if (*pmodd > *(pmodd + Width - 1) && *pmodd > *(pmodd - Width + 1))
          *pstrongd = 255;
        break;
      default:
        ASSERT(0);
        break;
      }
      pstrongd++;
      pmodd++;
      pdird++;
  }
  pstrongdrow += Width;
  pmoddrow += Width;
  pdirdrow += Width;
}