基于蚁群算法的图像边缘检测python实现代码
时间: 2024-05-18 10:14:48 浏览: 14
以下是基于蚁群算法的图像边缘检测的Python实现代码:
```python
import numpy as np
import cv2
# 定义参数
alpha = 1 # 信息素重要程度因子
beta = 2 # 启发函数重要程度因子
rho = 0.1 # 信息素挥发因子
Q = 1
ant_count = 10
gen_count = 100
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
# 创建信息素矩阵
pheromone = np.ones_like(img) * 0.1
# 创建启发函数矩阵
heuristic = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 1)
# 定义蚂蚁类
class Ant:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
self.path = []
self.tabu = []
def move(self):
# 更新禁忌表
self.tabu.append((self.x, self.y))
# 计算概率
p = pheromone[self.x - 1: self.x + 2, self.y - 1: self.y + 2] ** alpha * heuristic[self.x - 1: self.x + 2, self.y - 1: self.y + 2] ** beta
p[self.tabu[-1][0] - self.x + 1, self.tabu[-1][1] - self.y + 1] = 0
p = p / np.sum(p)
# 轮盘赌选择下一个位置
next_x, next_y = np.random.choice(range(self.x - 1, self.x + 2), p=p[:, 0]) , np.random.choice(range(self.y - 1, self.y + 2), p=p[0, :])
# 更新信息素
pheromone[self.x, self.y] = (1 - rho) * pheromone[self.x, self.y] + rho * Q
self.path.append((next_x, next_y))
self.x, self.y = next_x, next_y
# 初始化蚂蚁群
ants = [Ant(img.shape[0] // 2, img.shape[1] // 2) for _ in range(ant_count)]
# 迭代搜索
for _ in range(gen_count):
for ant in ants:
while True:
ant.move()
if ant.x < 1 or ant.x > img.shape[0] - 2 or ant.y < 1 or ant.y > img.shape[1] - 2:
break
# 计算路径长度
path_length = 0
for i in range(len(ant.path) - 1):
path_length += np.sqrt((ant.path[i][0] - ant.path[i + 1][0]) ** 2 + (ant.path[i][1] - ant.path[i + 1][1]) ** 2)
# 更新信息素
for i in range(len(ant.tabu) - 1):
pheromone[ant.tabu[i][0], ant.tabu[i][1]] = (1 - rho) * pheromone[ant.tabu[i][0], ant.tabu[i][1]] + rho * (Q / path_length)
# 重置蚂蚁
ant.x, ant.y = img.shape[0] // 2, img.shape[1] // 2
ant.path = []
ant.tabu = []
# 提取边缘
edge = np.zeros_like(img)
for ant in ants:
for i in range(len(ant.path) - 1):
edge[ant.path[i][0], ant.path[i][1]] = 255
# 显示边缘图像
cv2.imshow('Edge Detection', edge)
cv2.waitKey(0)
```
需要注意的是,此代码仅为演示基于蚁群算法的图像边缘检测的实现方式,并不保证其在所有情况下都能取得良好效果。实际应用中,需要根据具体情况进行调整和优化。