Python用steger算法基于hession矩阵提取激光光条中心线的亚像素坐标

Steger算法是一种基于边缘跟踪的方法，用于从灰度图像中提取边缘。它可以很好地用于提取激光光条的中心线。下面是基于Hessian矩阵的Steger算法的Python代码示例：

import numpy as np
import cv2

def steger_algorithm(image, sigma=1.0, threshold=0.1):
    # 计算Hessian矩阵
    dx = cv2.Sobel(image, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=3)
    dy = cv2.Sobel(image, cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=3)
    dxx = cv2.Sobel(dx, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=3)
    dxy = cv2.Sobel(dx, cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=3)
    dyy = cv2.Sobel(dy, cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=3)
    # 计算响应函数
    det = dxx * dyy - dxy ** 2
    trace = dxx + dyy
    response = det - sigma * trace ** 2
    # 非极大值抑制
    response_max = cv2.dilate(response, None)
    response_min = cv2.erode(response, None)
    response_bool = response == response_max
    response_bool &= (response >= threshold)
    # 获取亚像素坐标
    coords = np.column_stack(np.where(response_bool))
    subpix = cv2.cornerSubPix(image, coords, winSize=(3,3), zeroZone=(-1,-1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.01))
    return subpix

在这段代码中，首先计算了输入图像的Hessian矩阵，然后根据Hessian矩阵计算响应函数。接着进行非极大值抑制，并过滤掉响应函数值低于阈值的像素点。最后，使用OpenCV库的cornerSubPix()函数获取亚像素级别的中心线坐标。