亚像素边缘检测python

时间: 2023-07-04 15:05:47 浏览: 142
亚像素边缘检测是一种边缘检测算法,它可以在像素级别上检测图像中的边缘。Python中有许多库和工具可用于实现亚像素边缘检测,下面是一个使用OpenCV库实现亚像素边缘检测的示例代码: ``` python import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 计算梯度 sobelx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3) sobely = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3) # 计算梯度的大小和方向 mag, angle = cv2.cartToPolar(sobelx, sobely, angleInDegrees=True) # 应用非极大值抑制 kernel_size = 3 m, n = mag.shape for i in range(1, m - 1): for j in range(1, n - 1): if (angle[i, j] >= 0 and angle[i, j] < 22.5) or (angle[i, j] >= 157.5 and angle[i, j] <= 180): a = mag[i, j - 1] b = mag[i, j] c = mag[i, j + 1] elif (angle[i, j] >= 22.5 and angle[i, j] < 67.5): a = mag[i - 1, j - 1] b = mag[i, j] c = mag[i + 1, j + 1] elif (angle[i, j] >= 67.5 and angle[i, j] < 112.5): a = mag[i - 1, j] b = mag[i, j] c = mag[i + 1, j] elif (angle[i, j] >= 112.5 and angle[i, j] < 157.5): a = mag[i - 1, j + 1] b = mag[i, j] c = mag[i + 1, j - 1] if (b > a and b > c): mag[i, j] = b else: mag[i, j] = 0 # 应用双阈值算法 low_threshold = 0.05 * mag.max() high_threshold = 0.15 * mag.max() threshold = cv2.Canny(img, low_threshold, high_threshold) # 应用亚像素边缘检测 subpixel_threshold = 0.5 lines = cv2.HoughLinesP(threshold, 1, cv2.PI / 180, 50, minLineLength=50, maxLineGap=5) for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line[0] dx = x2 - x1 dy = y2 - y1 length = cv2.sqrt(dx * dx + dy * dy)[0] if length > 0: vx = dx / length vy = dy / length x = x1 y = y1 while length > 0: length -= subpixel_threshold x += subpixel_threshold * vx y += subpixel_threshold * vy cv2.circle(img, (int(x), int(y)), 1, (0, 255, 0), -1) # 显示结果 cv2.imshow('result', img) cv2.waitKey(0) ``` 这段代码首先读取图像并将其转换为灰度图像,然后计算图像的梯度,应用非极大值抑制和双阈值算法来检测边缘,最后使用Hough变换和亚像素边缘检测来检测和绘制边缘。
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