steger算法提取激光线中心python

以下是一个基本的Python实现Steger算法来提取激光线中心的例子：

import cv2
import numpy as np

def steger_algorithm(img):
    # 进行高斯平滑以减少噪声
    img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
    
    # 求出图像的梯度
    dx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
    dy = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
    mag = np.sqrt(dx ** 2 + dy ** 2)
    
    # 二值化图像
    thresh = cv2.threshold(mag, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)[1]
    
    # 进行形态学操作
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))
    thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
    
    # 计算距离变换
    dist = cv2.distanceTransform(thresh, cv2.DIST_L2, 5)
    dist = cv2.normalize(dist, None, 0, 1.0, cv2.NORM_MINMAX)
    
    # 计算Hessian矩阵的特征值
    hxx = cv2.Sobel(dx, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
    hyy = cv2.Sobel(dy, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
    hxy = cv2.Sobel(dx, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)

    hessian = np.zeros(img.shape[:2] + (2, 2))
    hessian[..., 0, 0] = hxx
    hessian[..., 0, 1] = hxy
    hessian[..., 1, 0] = hxy
    hessian[..., 1, 1] = hyy

    lambda1, lambda2 = cv2.eigen(hessian)

    # 计算线中心
    center = np.zeros_like(img)
    center[dist > 0.5] = 255
    center[lambda2 < 0] = 0
    center[lambda1 > 0.01] = 0
    
    return center

以上代码假设输入的图像是灰度图像。它首先进行高斯平滑以减少噪声，然后计算图像的梯度，并将其平方和开方以获得梯度幅值。接下来，它对梯度幅值进行二值化，并通过形态学操作来消除噪声。然后，它计算距离变换，并归一化到0到1之间。接下来，它计算Hessian矩阵的特征值，并使用它们来确定激光线的中心。最后，它返回一个二值图像，其中1表示激光线的中心。