edges_image(Image : ImaAmp, ImaDir : Filter, Alpha, NMS, Low, High : )算子

时间: 2023-09-16 22:11:06 浏览: 43
Edges Image算子是一种边缘检测算子,用于检测图像中的边缘。它可以通过以下步骤实现: 1. 对输入的图像进行滤波,得到一个滤波后的图像。滤波算子可以是Prewitt、Sobel、Roberts等算子。 2. 计算每个像素的边缘强度和方向。其中,边缘强度可以通过以下公式计算: ``` ImaAmp = sqrt(Gx^2 + Gy^2) ``` 其中,Gx和Gy分别表示滤波后的图像在水平和垂直方向上的梯度。 边缘方向可以通过以下公式计算: ``` ImaDir = atan2(Gy, Gx) ``` 其中,atan2是求反正切函数,可以返回[-pi, pi]之间的值,表示边缘方向的角度。 3. 对步骤2中得到的边缘强度图像进行非极大值抑制(NMS),得到一个只包含边缘的图像。NMS可以确保边缘只出现在边缘方向上的局部最大值处,而不是在其它方向上的局部最大值处。 4. 对步骤3中得到的只包含边缘的图像进行双阈值处理,得到一个二值图像。在双阈值处理中,像素值大于高阈值的像素被认为是强边缘,像素值小于低阈值的像素被认为是弱边缘,而像素值介于低阈值和高阈值之间的像素被认为是中等边缘。中等边缘只有在其周围8个像素中存在强边缘时才被认为是边缘,否则被认为是非边缘。 5. 对步骤4中得到的二值图像进行边缘连接,得到一个最终的边缘图像。在边缘连接中,将与强边缘相邻的中等边缘也认为是边缘,以此逐步扩展边缘区域,直到所有的边缘都被连接为止。 其中,Image表示输入的图像,ImaAmp表示输出的边缘强度图像,ImaDir表示输出的边缘方向图像,Filter表示滤波算子,Alpha表示NMS中的阈值,NMS表示是否进行非极大值抑制,Low和High分别表示低阈值和高阈值。

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我想在以下这段代码中,添加显示标有特征点的图像的功能。def cnn_feature_extract(image,scales=[.25, 0.50, 1.0], nfeatures = 1000): if len(image.shape) == 2: image = image[:, :, np.newaxis] image = np.repeat(image, 3, -1) # TODO: switch to PIL.Image due to deprecation of scipy.misc.imresize. resized_image = image if max(resized_image.shape) > max_edge: resized_image = scipy.misc.imresize( resized_image, max_edge / max(resized_image.shape) ).astype('float') if sum(resized_image.shape[: 2]) > max_sum_edges: resized_image = scipy.misc.imresize( resized_image, max_sum_edges / sum(resized_image.shape[: 2]) ).astype('float') fact_i = image.shape[0] / resized_image.shape[0] fact_j = image.shape[1] / resized_image.shape[1] input_image = preprocess_image( resized_image, preprocessing="torch" ) with torch.no_grad(): if multiscale: keypoints, scores, descriptors = process_multiscale( torch.tensor( input_image[np.newaxis, :, :, :].astype(np.float32), device=device ), model, scales ) else: keypoints, scores, descriptors = process_multiscale( torch.tensor( input_image[np.newaxis, :, :, :].astype(np.float32), device=device ), model, scales ) # Input image coordinates keypoints[:, 0] *= fact_i keypoints[:, 1] *= fact_j # i, j -> u, v keypoints = keypoints[:, [1, 0, 2]] if nfeatures != -1: #根据scores排序 scores2 = np.array([scores]).T res = np.hstack((scores2, keypoints)) res = res[np.lexsort(-res[:, ::-1].T)] res = np.hstack((res, descriptors)) #取前几个 scores = res[0:nfeatures, 0].copy() keypoints = res[0:nfeatures, 1:4].copy() descriptors = res[0:nfeatures, 4:].copy() del res return keypoints, scores, descriptors

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