canny检测的边缘点坐标和霍夫变换检测直线上坐标重合吗
时间: 2023-06-10 17:03:01 浏览: 64
Canny检测的边缘点坐标和霍夫变换检测直线上坐标并不一定重合。Canny算法是通过图像中像素灰度值的变化来检测边缘,因此它可以检测到比较密集的边缘点。而霍夫变换只考虑直线在参数空间中的表达,需要满足一定的阈值条件才能被检测出来。因此,霍夫变换检测到的直线坐标和Canny边缘点的坐标不一定完全重合。
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基于霍夫变换的canny边缘检测算法python
基于霍夫变换的Canny边缘检测算法是一种常用的图像处理算法,用于检测图像中的边缘。下面是该算法的Python实现介绍:
1. 霍夫变换:霍夫变换是一种用于检测直线、圆等几何形状的图像处理技术。在Canny边缘检测中,我们使用霍夫变换来检测直线。
2. Canny边缘检测算法步骤:
- 高斯滤波:首先对图像进行高斯滤波,以平滑图像并降低噪声。
- 计算梯度:然后计算图像的梯度,以获取图像中每个像素点的边缘强度和方向。
- 非极大值抑制:接下来进行非极大值抑制,以消除边缘上的非极大值点,从而得到更细化的边缘。
- 双阈值处理:然后使用双阈值处理来确定真正的边缘。根据设置的高低阈值,将边缘分为强边缘、弱边缘和非边缘三类。
- 边缘连接:最后进行边缘连接,将弱边缘与强边缘进行连接,形成完整的边缘。
下面是基于霍夫变换的Canny边缘检测算法的Python代码示例:
```python
import cv2
def canny_edge_detection(image):
# 高斯滤波
blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
# 计算梯度
edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)
return edges
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 边缘检测
edges = canny_edge_detection(image)
# 显示结果
cv2.imshow('Canny Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
matlab 使用matlab实现稀疏霍夫变换,检测直线
稀疏霍夫变换是一种改进的霍夫变换算法,用于检测图像中的直线。在Matlab中,可以使用`houghlines`函数来实现稀疏霍夫变换并检测直线。
以下是使用Matlab实现稀疏霍夫变换检测直线的示例代码:
```matlab
% 读取图像
image = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(image);
% 进行边缘检测
edgeImage = edge(grayImage, 'canny');
% 设置霍夫变换参数
thetaResolution = 0.5; % 角度分辨率
rhoResolution = 1; % 距离分辨率
threshold = 50; % 阈值
% 进行稀疏霍夫变换
lines = houghlines(edgeImage, 'ThetaResolution', thetaResolution, 'RhoResolution', rhoResolution, 'Threshold', threshold);
% 绘制检测到的直线
figure, imshow(image), hold on
for k = 1:length(lines)
xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
plot(xy(:,1), xy(:,2), 'LineWidth', 2, 'Color', 'green');
end
hold off
```
在上述代码中,首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后,使用Canny边缘检测算法对灰度图像进行边缘检测。接下来,设置霍夫变换的参数,包括角度分辨率、距离分辨率和阈值。最后,使用`houghlines`函数进行稀疏霍夫变换,并将检测到的直线绘制在原始图像上。