采用 OTSU 算法改进的Canny 算子边缘检测

算法是什么？

A：OTSU算法是一种图像分割方法，基于图像的灰度值特征将图像分为多个不同的区域。在Canny边缘检测中，OTSU算法可以用于自适应地确定Canny算子阈值，以更好地检测出图像边缘。具体而言，OTSU算法通过计算图像类内方差和类间方差的比值来确定最佳阈值。在Canny算子中，该阈值用于确定哪些像素被认为是边缘像素。通过采用OTSU算法改进Canny算子的阈值选择过程，可以提高边缘检测的准确性和稳定性。

相关问题

帮我写一段采用 OTSU 算法改进的Canny 算子边缘检测的基于python&opencv的代码

当然可以，以下是基于Python的OTSU算法改进版Canny边缘检测代码：

import cv2
import numpy as np

def otsu_threshold(img):
    # OTSU二值化处理
    gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret,thresh = cv2.threshold(gray_img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
    return thresh

def canny_detector(img, thresh1=100, thresh2=200, apertureSize=3, L2gradient=True):
    # Canny边缘检测
    gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray_img, thresh1, thresh2, apertureSize=apertureSize, L2gradient=L2gradient)
    return edges

# 加载图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# OTSU处理
otsu_img = otsu_threshold(img)

# Canny检测
canny_img = canny_detector(img)

# 比较Canny和OTSU+Canny结果，选择更优的结果
result_img = cv2.bitwise_or(otsu_img, canny_img)

# 显示结果
cv2.imshow("Result", result_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这里，我们首先对输入图像进行了OTSU二值化处理，然后使用OTSU二值化后的结果和Canny检测的结果进行了逐像素逻辑或运算，得到最终结果。

这种改进的方法可以弥补Canny算法在某些情况下对光照和噪声敏感的问题，从而提高边缘检测的准确性。

关键步骤不调用其他函数，实现OTSU算法，并与Canny算子(可调用已有函数)比较。MATLAB代码

OTSU算法是一种用于二值图像分割的无参数阈值选择方法，其关键步骤主要包括：

1. 计算像素灰度值直方图（Histogram）：首先对图像所有像素的灰度值进行统计，得到每个灰度级别的像素频率。

2. 累积分布函数（Cumulative Distribution Function, CDF）计算：将频率累加，形成累积频率，即每个灰度级对应的像素累计总数。

3. 寻找最大梯度点：计算灰度级之间的差异，找到使得类间方差（Between-Class Variance）最大化而类内方差（Within-Class Variance）最小化的阈值。类间方差由两个累积频率之差的平方乘以相应的灰度级差分表示，类内方差则是剩余未分类像素的方差。

4. 划分图像：根据找到的阈值，将像素分配到前景（高灰度）或背景（低灰度）类别。

以下是简单的MATLAB代码片段，展示了如何实现OTSU算法，这里假设`im`是输入的灰度图像：

% OTSU算法实现
function [threshold, binary] = otsuThreshold(im)
    % 计算直方图
    hist = imhist(im);

    % 累积分布函数
    cdf = cumsum(hist, 'omitnan');

    % 类间方差和类内方差
    betweenClassVariance = sum(cdf .* (1 - cdf));
    withinClassVariances = zeros(size(hist));

    for i = 1:length(hist) - 1
        % 计算当前灰度级以上的类内方差
        withinClassVariances(i) = sum(hist(i+1:end).^2);
    end

    % 最优阈值
    [~, optimalIndex] = max(withinClassVariances ./ betweenClassVariance);
    threshold = graylevel(i);

    % 应用阈值
    binary = im < threshold; % 将像素设为0（背景）或1（前景）
end

% Canny算子示例
% 假设边缘检测函数已存在，例如`edgeDetection()`
edges_canny = edgeDetection(im); % 使用Canny算子

% 比较
figure;
subplot(1,2,1), imshow(uint8(binary)), title('OTSU');
subplot(1,2,2), imshow(uint8(edges_canny)), title('Canny');