用双门限端点检测实现代码

好的，以下是用Python实现的双门限端点检测代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def double_threshold_edge_detection(img, low_threshold_ratio=0.05, high_threshold_ratio=0.15):
    """
    双门限端点检测算法
    :param img: 输入的灰度图像
    :param low_threshold_ratio: 低阈值比例，默认为0.05
    :param high_threshold_ratio: 高阈值比例，默认为0.15
    :return: 
    """
    # 计算阈值
    assert 0 <= low_threshold_ratio <= 1, "low_threshold_ratio must be in [0, 1]"
    assert 0 <= high_threshold_ratio <= 1, "high_threshold_ratio must be in [0, 1]"
    low_threshold = np.max(img) * low_threshold_ratio
    high_threshold = np.max(img) * high_threshold_ratio

    # 双门限检测
    edge = np.zeros_like(img)
    strong_edge_row, strong_edge_col = np.where(img >= high_threshold)
    weak_edge_row, weak_edge_col = np.where((img <= high_threshold) & (img >= low_threshold))
    edge[strong_edge_row, strong_edge_col] = 2
    edge[weak_edge_row, weak_edge_col] = 1

    # 连通性分析
    h, w = img.shape
    for i in range(1, h - 1):
        for j in range(1, w - 1):
            if edge[i, j] == 1:
                if np.max(edge[i-1:i+2, j-1:j+2]) == 2:
                    edge[i, j] = 2
                else:
                    edge[i, j] = 0

    return edge

# 测试
img = plt.imread('lena.png')
gray_img = np.dot(img[..., :3], [0.299, 0.587, 0.114])  # 转换为灰度图像
edge = double_threshold_edge_detection(gray_img)
plt.imshow(edge, cmap='gray')
plt.show()

其中，`double_threshold_edge_detection`函数用于实现双门限端点检测算法。首先，根据输入的灰度图像计算出低阈值和高阈值。然后，将图像中大于等于高阈值的像素点标记为强边缘，将图像中低于高阈值但高于等于低阈值的像素点标记为弱边缘，其余的像素点标记为非边缘。接着，对于每个弱边缘像素点，如果其8邻域内存在强边缘像素点，则将其标记为强边缘，否则将其标记为非边缘。最后，返回标记结果。

我们可以使用`plt.imread`函数读取一张图片，然后将其转换为灰度图像，再使用`double_threshold_edge_detection`函数进行边缘检测，并使用`plt.imshow`函数显示结果。