opencv 亚像素边缘检测
时间: 2023-08-30 19:09:53 浏览: 99
OpenCV中的亚像素边缘检测可以通过函数cv2.findContours()和cv2.approxPolyDP()来实现。具体步骤如下:
1. 读入图像,并将其转换为灰度图像。
2. 对图像进行高斯模糊。
3. 使用Canny算子进行边缘检测。
4. 使用cv2.findContours()函数找到边缘轮廓。
5. 对边缘轮廓进行多边形逼近,使用cv2.approxPolyDP()函数。
6. 对多边形逼近的结果进行亚像素级别的精细调整,使用cv2.cornerSubPix()函数。
7. 最后,绘制检测结果,显示图像。
下面是一个简单的示例代码:
```
import cv2
import numpy as np
# 读入图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
# Canny边缘检测
canny = cv2.Canny(blur, 50, 150)
# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(canny, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 多边形逼近
epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(contours[0], True)
approx = cv2.approxPolyDP(contours[0], epsilon, True)
# 亚像素级别的精细调整
corners = cv2.cornerSubPix(gray, approx, (5, 5), (-1, -1), (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.1))
# 绘制检测结果
cv2.drawContours(img, [corners], 0, (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
注意,这里只是对单个轮廓进行了亚像素级别的精细调整,如果需要对多个轮廓进行处理,可以将步骤5和6放在一个循环中进行处理。