用python编写双阈值方法确定图像边缘的函数代码,不是用opencv库,使用递归的方法
时间: 2024-05-09 20:20:49 浏览: 13
以下是使用Python编写的双阈值方法确定图像边缘的函数代码:
```python
def edge_detection(image, low_threshold, high_threshold):
# 获取图像的行数和列数
rows, cols = image.shape
# 定义一个新的二值化图像,所有像素点初始值为0
edge_image = np.zeros((rows, cols), dtype=np.uint8)
# 对图像进行双阈值处理
for i in range(rows):
for j in range(cols):
if image[i][j] >= high_threshold:
# 如果像素值大于等于高阈值,则将该像素点标记为边缘点
edge_image[i][j] = 255
elif image[i][j] < low_threshold:
# 如果像素值小于低阈值,则将该像素点标记为非边缘点
edge_image[i][j] = 0
else:
# 如果像素值在低阈值和高阈值之间,则需要递归判断其周围像素点是否为边缘点
if i > 0 and j > 0 and i < rows-1 and j < cols-1:
if edge_image[i-1][j] == 255 or edge_image[i+1][j] == 255 or edge_image[i][j-1] == 255 or edge_image[i][j+1] == 255:
edge_image[i][j] = 255
edge_detection(image, low_threshold, high_threshold, i-1, j)
edge_detection(image, low_threshold, high_threshold, i+1, j)
edge_detection(image, low_threshold, high_threshold, i, j-1)
edge_detection(image, low_threshold, high_threshold, i, j+1)
return edge_image
```
该函数接受三个参数:原始图像、低阈值和高阈值。函数首先创建一个与原始图像大小相同的空白图像,并将所有像素点初始值设为0。接着,对于每个像素点,如果其像素值大于等于高阈值,则将其标记为边缘点;如果像素值小于低阈值,则将其标记为非边缘点;如果像素值在低阈值和高阈值之间,则需要递归判断其周围像素点是否为边缘点。递归过程中,如果发现某个像素点为边缘点,则将其标记为边缘点,并继续递归判断其周围像素点。
需要注意的是,该函数使用了递归的方法,因此在实际使用中需要注意栈溢出的问题。