opencv怎么绘制亚像素边缘

要绘制亚像素边缘，需要使用cv2.drawContours()函数，并将其参数中的最后一个参数设置为-1，这样就可以绘制所有的边缘了。然后在函数调用之前，必须使用cv2.approxPolyDP()函数对边缘进行逼近处理，以获得更精确的边缘坐标。最后，使用cv2.circle()函数在边缘上绘制圆来标记出其位置。

相关问题

opencv 亚像素边缘检测

OpenCV中的亚像素边缘检测可以通过函数cv2.findContours()和cv2.approxPolyDP()来实现。具体步骤如下：

1. 读入图像，并将其转换为灰度图像。

2. 对图像进行高斯模糊。

3. 使用Canny算子进行边缘检测。

4. 使用cv2.findContours()函数找到边缘轮廓。

5. 对边缘轮廓进行多边形逼近，使用cv2.approxPolyDP()函数。

6. 对多边形逼近的结果进行亚像素级别的精细调整，使用cv2.cornerSubPix()函数。

7. 最后，绘制检测结果，显示图像。

下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读入图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)

# Canny边缘检测
canny = cv2.Canny(blur, 50, 150)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(canny, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 多边形逼近
epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(contours[0], True)
approx = cv2.approxPolyDP(contours[0], epsilon, True)

# 亚像素级别的精细调整
corners = cv2.cornerSubPix(gray, approx, (5, 5), (-1, -1), (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.1))

# 绘制检测结果
cv2.drawContours(img, [corners], 0, (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意，这里只是对单个轮廓进行了亚像素级别的精细调整，如果需要对多个轮廓进行处理，可以将步骤5和6放在一个循环中进行处理。

opencv怎么利用梯度图找亚像素边缘点

在 OpenCV 中，可以通过计算梯度图像来找到图像中的边缘点。但是，由于像素是离散的，因此边缘点的位置可能会偏离像素中心。为了精确地找到边缘点，需要使用亚像素级别的精度。

OpenCV 提供了 `cv2.cornerSubPix()` 函数，可以利用梯度图像找到亚像素级别的边缘点。具体实现流程如下：

1. 读取图像，进行灰度化和平滑处理。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

2. 计算图像的梯度。

dx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 1, 0)
dy = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 0, 1)

3. 利用梯度计算角点。

corners = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)
corners = cv2.dilate(corners, None)
ret, corners = cv2.threshold(corners, 0.01 * corners.max(), 255, 0)
corners = np.uint8(corners)

# 找到亚像素级别的角点
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.001)
corners = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (5, 5), (-1, -1), criteria)

4. 绘制角点。

for i in range(len(corners)):
    x, y = corners[i][0], corners[i][1]
    cv2.circle(img, (x, y), 5, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完整代码示例：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

dx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 1, 0)
dy = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 0, 1)

corners = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)
corners = cv2.dilate(corners, None)
ret, corners = cv2.threshold(corners, 0.01 * corners.max(), 255, 0)
corners = np.uint8(corners)

criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.001)
corners = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (5, 5), (-1, -1), criteria)

for i in range(len(corners)):
    x, y = corners[i][0], corners[i][1]
    cv2.circle(img, (x, y), 5, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在此代码示例中，我们使用 `cv2.Sobel()` 函数计算了图像的梯度，并使用 `cv2.cornerHarris()` 函数计算角点。然后，使用 `cv2.cornerSubPix()` 函数找到亚像素级别的角点，并将它们绘制在原始图像上。