亚像素边缘检测opencv

亚像素边缘检测是一种改进的边缘检测算法，可以在像素级别更准确地定位边缘。在OpenCV中，可以使用以下步骤进行亚像素边缘检测：

1. 读取图像并转换为灰度图像。
2. 对图像进行高斯滤波以减少噪声。
3. 使用Sobel算子进行水平和垂直方向的边缘检测。
4. 对Sobel结果进行非极大值抑制，去除非边缘像素。
5. 使用Hough变换检测直线。
6. 使用亚像素精确化技术对边缘进行细化。

以下是一个示例代码，展示如何在OpenCV中实现亚像素边缘检测：

import cv2
import numpy as np

def subpixel_edge_detection(image):
    # Convert to grayscale
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # Apply Gaussian blur
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
    
    # Perform Sobel edge detection
    sobelx = cv2.Sobel(blurred, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
    sobely = cv2.Sobel(blurred, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
    
    # Calculate gradient magnitude and direction
    grad_mag = np.sqrt(sobelx**2 + sobely**2)
    grad_dir = np.arctan2(sobely, sobelx)
    
    # Non-maximum suppression
    grad_max = cv2.morphologyEx(grad_mag, cv2.MORPH_CLOSE, np.ones((3,3)))
    non_max = cv2.compare(grad_max, grad_mag, cv2.CMP_EQ)
    grad_suppressed = grad_mag * non_max
    
    # Hough line detection
    lines = cv2.HoughLinesP(grad_suppressed.astype('uint8'), 1, np.pi/180, threshold=50, minLineLength=50, maxLineGap=10)
    
    # Subpixel refinement
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
    
    return image

# Read image
image = cv2.imread('image.jpg')

# Perform subpixel edge detection
result = subpixel_edge_detection(image)

# Display result
cv2.imshow('Subpixel Edge Detection', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，此示例代码仅为演示目的，实际应用中可能需要针对特定场景进行参数调整和优化。