edges_sub_pix
时间: 2023-11-14 10:07:58 浏览: 106
edges_sub_pix是一种边缘检测算法,它可以在亚像素级别上进行边缘检测。与像素级别的边缘检测相比,它可以提供更高的精度和更准确的边缘位置。在使用edges_sub_pix进行边缘检测时,需要提供一些参数,例如图像、边缘、滤波器、Alpha、Low和High等。其中,Alpha是控制边缘强度的参数,Low和High是控制边缘检测的灵敏度的参数。总的来说,edges_sub_pix是一种非常有效的边缘检测算法,可以在许多计算机视觉应用中得到广泛应用。
相关问题
halcon算子edges_sub_pix
`edges_sub_pix()`是Halcon中的一个算子,用于对图像进行亚像素级别的边缘检测。该算子会根据指定的边缘算法在图像中检测出边缘,并精确定位边缘的位置,从而获得亚像素级别的边缘信息。
`edges_sub_pix()`算子的语法如下:
```
edges_sub_pix(Image : Edges, EdgesAmplitude, EdgesDirection, EdgesRow, EdgesColumn, MaxNumEdges, DetectionMode, Sigma, Threshold, Transition, EdgeWidth, Interpolation, SubPixel, PointsPerPixel, GenParamName, GenParamValue)
```
其中,`Image`为输入的图像,`Edges`为输出的边缘信息,`EdgesAmplitude`为输出的边缘幅度信息,`EdgesDirection`为输出的边缘方向信息,`EdgesRow`和`EdgesColumn`为输出的边缘位置信息,`MaxNumEdges`为最大边缘数量,`DetectionMode`为边缘检测模式,`Sigma`为高斯滤波器的标准差,`Threshold`为边缘幅度的阈值,`Transition`为边缘的极性(上升沿/下降沿),`EdgeWidth`为边缘宽度,`Interpolation`为插值方式,`SubPixel`为是否计算亚像素级别的边缘位置,`PointsPerPixel`为每个像素点的采样点数,`GenParamName`和`GenParamValue`为其他参数。
例如,对一个灰度图像进行Canny边缘检测并计算亚像素级别的边缘位置:
```
read_image(Image, 'test.jpg')
edges_sub_pix(Image, Edges, EdgesAmplitude, EdgesDirection, EdgesRow, EdgesColumn, 100, 'canny', 1.0, 20, 'positive', 3, 'bilinear', 'true', 1, [], [])
```
这里,`MaxNumEdges`取100,表示最多检测100个边缘;`DetectionMode`取`'canny'`,表示使用Canny边缘检测算法;`Sigma`取1.0,表示高斯滤波器的标准差为1.0;`Threshold`取20,表示较低的边缘幅度阈值;`Transition`取`'positive'`,表示检测上升沿的边缘;`EdgeWidth`取3,表示边缘宽度为3个像素;`Interpolation`取`'bilinear'`,表示使用双线性插值计算边缘位置;`SubPixel`取`'true'`,表示计算亚像素级别的边缘位置;`PointsPerPixel`取1,表示每个像素点只采样一个点。
halcon中edges_sub_pix函数的原理公式
Halcon中的edges_sub_pix函数用于在像素级别上对图像进行边缘检测,其原理公式如下:
1. 对图像进行高斯滤波,以去除噪声和平滑图像。
2. 计算图像的梯度,即在每个像素点上计算它的梯度大小和方向。
3. 对每个像素点的梯度方向进行非极大值抑制,即在梯度方向上找到局部最大值,以便获取更准确的边缘位置。
4. 阈值化处理,将所有梯度大小小于阈值的像素点标记为背景,将所有梯度大小大于阈值的像素点标记为边缘。
5. 对于梯度大小大于阈值的像素点,使用亚像素插值法计算其具体位置,以提高边缘检测的精度。
6. 最后,将所有边缘点返回给调用者。
总之,Halcon中的edges_sub_pix函数利用了图像梯度的信息,通过高斯滤波、非极大值抑制、亚像素插值等技术,实现了高精度的边缘检测。
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