Python写steger算法基于Hession矩阵提取激光光条中心

Steger算法是一种基于边缘检测的算法，可以用于检测图像中的线条或边缘。在激光光条中心提取方面，可以将激光光条看作是一条边缘，然后使用Steger算法来提取其中心。

具体实现步骤如下：

1. 首先，读取激光光条的图像，并将其转换为灰度图像。

2. 利用Hessian矩阵计算图像中所有像素点的边缘响应值。

3. 对于每个像素点，计算其对应的边缘方向。

4. 对于每个像素点，找到其在边缘方向上的最大响应值，并将该响应值作为该像素点的权值。

5. 对于每个像素点，计算其在边缘方向上的加权平均值，并将该值作为该像素点所属的激光光条中心的位置。

6. 对于所有激光光条中心位置，进行滤波以消除噪声。

7. 最终，得到激光光条的中心位置信息。

下面是一个基于Python的Steger算法的实现示例：

import cv2
import numpy as np

def calculate_edge_response(img):
    # 计算Hessian矩阵
    Hxx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 2, 0, ksize=3)
    Hyy = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 2, ksize=3)
    Hxy = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 1, ksize=3)
    Hessian = np.zeros_like(img, dtype=np.float64)
    for i in range(img.shape[0]):
        for j in range(img.shape[1]):
            H = np.array([[Hxx[i,j], Hxy[i,j]], [Hxy[i,j], Hyy[i,j]]])
            Hessian[i,j] = np.linalg.det(H) - 0.04 * np.trace(H) ** 2

    # 对Hessian矩阵进行非极大值抑制
    edge_response = np.zeros_like(img, dtype=np.float64)
    for i in range(1, img.shape[0]-1):
        for j in range(1, img.shape[1]-1):
            if Hessian[i,j] > 0 and \
               Hessian[i,j] > Hessian[i-1,j-1] and \
               Hessian[i,j] > Hessian[i-1,j] and \
               Hessian[i,j] > Hessian[i-1,j+1] and \
               Hessian[i,j] > Hessian[i,j-1] and \
               Hessian[i,j] > Hessian[i,j+1] and \
               Hessian[i,j] > Hessian[i+1,j-1] and \
               Hessian[i,j] > Hessian[i+1,j] and \
               Hessian[i,j] > Hessian[i+1,j+1]:
                edge_response[i,j] = Hessian[i,j]

    return edge_response

def calculate_edge_direction(img):
    # 计算边缘方向
    dx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
    dy = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
    angle = np.arctan2(dy, dx)
    angle[angle < 0] += np.pi

    return angle

def calculate_center(img, angle):
    # 计算每个像素点在边缘方向上的权值
    weight = img * np.cos(angle) ** 2

    # 计算每个像素点所属的激光光条中心的位置
    center = np.zeros_like(img, dtype=np.float64)
    for i in range(1, img.shape[0]-1):
        for j in range(1, img.shape[1]-1):
            if weight[i,j] > 0:
                x = int(np.round(i + weight[i,j] * np.sin(angle[i,j])))
                y = int(np.round(j + weight[i,j] * np.cos(angle[i,j])))
                if x >= 0 and x < img.shape[0] and y >= 0 and y < img.shape[1]:
                    center[x,y] += 1

    return center

def filter_center(center):
    # 对激光光条中心位置进行滤波
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
    center = cv2.erode(center, kernel)
    center = cv2.dilate(center, kernel)

    return center

if __name__ == '__main__':
    # 读取激光光条图像
    img = cv2.imread('laser.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 计算边缘响应值和边缘方向
    edge_response = calculate_edge_response(img)
    angle = calculate_edge_direction(edge_response)

    # 计算激光光条中心位置
    center = calculate_center(edge_response, angle)

    # 进行滤波
    center = filter_center(center)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Laser Center', center)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

其中，`calculate_edge_response`函数用于计算Hessian矩阵，并对其进行非极大值抑制，得到边缘响应值；`calculate_edge_direction`函数用于计算边缘方向；`calculate_center`函数用于计算每个像素点在边缘方向上的权值，并将该像素点所属的激光光条中心的位置累加到相应的位置；`filter_center`函数用于对激光光条中心位置进行滤波。最终，得到的`center`即为激光光条的中心位置信息。