edges_sub_pix (ImageReduced, Edges, 'canny', 1, 5, 40)含义以及边缘如何选择能形成一个完整的轮廓
时间: 2024-06-13 13:08:43 浏览: 8
`edges_sub_pix(ImageReduced, Edges, 'canny', 1, 5, 40)`的含义是:使用Canny算子从降采样后的图像`ImageReduced`中提取亚像素边缘,并将结果保存在`Edges`中。其中,`1`表示使用默认的滤波器尺度,`5`表示使用默认的非极大值抑制半径,`40`表示使用默认的双阈值中的高阈值。
要选择能形成一个完整轮廓的边缘,可以通过以下步骤实现:
1. 首先,使用合适的算子(如Canny算子)从图像中提取边缘。
2. 然后,对提取的边缘进行二值化处理,将其转换为二值图像。
3. 接下来,使用形态学操作(如膨胀和腐蚀)对二值图像进行处理,以填充边缘中的空洞和断裂,并消除边缘中的噪声。
4. 最后,使用轮廓检测算法(如findContours函数)从处理后的二值图像中提取轮廓,并选择能够形成完整轮廓的边缘。
相关问题
halcon中edges_sub_pix提取的边缘换颜色
要在halcon中更改edges_sub_pix提取的边缘的颜色,可以使用set_color函数。例如,以下代码将边缘颜色更改为绿色:
```
set_color('green')
edges_sub_pix(Image, Edges, 'canny', 1, 20)
```
在这里,set_color('green')将颜色设置为绿色,然后将edges_sub_pix函数应用于图像Image和边缘Edges。
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。
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