opencv怎么绘制亚像素边缘
时间: 2023-11-04 20:28:10 浏览: 21
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。
亚像素边缘检测python
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。