用python实现Steger算法

Steger算法是一种图像边缘检测算法，它可以通过计算图像的梯度来提取图像的边缘信息。下面是使用Python实现Steger算法的示例代码：

import numpy as np
from scipy.ndimage import filters

def steger_edge_detection(image):
    # 将图像转为灰度图
    gray_image = image.mean(axis=2)

    # 计算图像的梯度
    gradient_x = filters.sobel(gray_image, axis=1)
    gradient_y = filters.sobel(gray_image, axis=0)
    gradient_magnitude = np.sqrt(gradient_x**2 + gradient_y**2)

    # 非极大值抑制
    gradient_direction = np.arctan2(gradient_y, gradient_x)
    suppressed_gradient = np.zeros_like(gradient_magnitude)
    for i in range(1, gradient_magnitude.shape[0]-1):
        for j in range(1, gradient_magnitude.shape[1]-1):
            angle = gradient_direction[i, j]
            if (angle >= -np.pi/8 and angle < np.pi/8) or (angle >= 7*np.pi/8 and angle <= np.pi) or (angle >= -np.pi and angle < -7*np.pi/8):
                if gradient_magnitude[i, j] >= gradient_magnitude[i, j-1] and gradient_magnitude[i, j] >= gradient_magnitude[i, j+1]:
                    suppressed_gradient[i, j] = gradient_magnitude[i, j]
            elif (angle >= np.pi/8 and angle < 3*np.pi/8) or (angle >= -7*np.pi/8 and angle < -5*np.pi/8):
                if gradient_magnitude[i, j] >= gradient_magnitude[i-1, j-1] and gradient_magnitude[i, j] >= gradient_magnitude[i+1, j+1]:
                    suppressed_gradient[i, j] = gradient_magnitude[i, j]
            elif (angle >= 3*np.pi/8 and angle < 5*np.pi/8) or (angle >= -5*np.pi/8 and angle < -3*np.pi/8):
                if gradient_magnitude[i, j] >= gradient_magnitude[i-1, j] and gradient_magnitude[i, j] >= gradient_magnitude[i+1, j]:
                    suppressed_gradient[i, j] = gradient_magnitude[i, j]
            else:
                if gradient_magnitude[i, j] >= gradient_magnitude[i-1, j+1] and gradient_magnitude[i, j] >= gradient_magnitude[i+1, j-1]:
                    suppressed_gradient[i, j] = gradient_magnitude[i, j]

    # 双阈值处理
    low_threshold = 0.1 * suppressed_gradient.max()
    high_threshold = 0.3 * suppressed_gradient.max()
    strong_edges = suppressed_gradient > high_threshold
    weak_edges = (suppressed_gradient >= low_threshold) & (suppressed_gradient <= high_threshold)
    edges = np.zeros_like(suppressed_gradient)
    edges[strong_edges] = 255

    # 边缘连接
    for i in range(1, edges.shape[0]-1):
        for j in range(1, edges.shape[1]-1):
            if weak_edges[i, j]:
                if np.any(strong_edges[i-1:i+2, j-1:j+2]):
                    edges[i, j] = 255

    return edges.astype(np.uint8)

在这个示例中，我们使用了NumPy和SciPy库来进行图像处理和边缘检测操作。函数`steger_edge_detection`接受一个图像作为输入，并返回检测到的边缘图像。你可以将这个函数应用于你的图像数据来使用Steger算法进行边缘检测。