采用 OTSU 算法改进的Canny 算子边缘检测
时间: 2023-05-23 14:06:21 浏览: 195
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:
```python
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。
matlab选择合适的阈值,利用Roberts算子、prewitt算子、Sobel算子、LoG算子、Canny算子对图像lena_gray_512.tif进行边缘检测。
好的,针对您的问题,我来简单介绍一下利用matlab选择合适的阈值,以及如何使用Roberts算子、prewitt算子、Sobel算子、LoG算子、Canny算子对图像lena_gray_512.tif进行边缘检测。
1. 选择合适的阈值
对于手动选择阈值的方法,matlab提供了一些函数来帮助选择合适的阈值。例如,可以使用imhist函数来绘制图像的直方图,根据直方图来选择合适的阈值。另外,也可以使用graythresh函数来自动选择阈值,该函数可以基于Otsu算法来自动选择阈值。
2. 利用Roberts算子、prewitt算子、Sobel算子、LoG算子、Canny算子进行边缘检测
matlab提供了很多函数来实现不同的边缘检测算法。以下是使用不同算子进行边缘检测的代码示例:
```matlab
% 读取图像
img = imread('lena_gray_512.tif');
% Roberts算子
roberts = edge(img, 'roberts');
% Prewitt算子
prewitt = edge(img, 'prewitt');
% Sobel算子
sobel = edge(img, 'sobel');
% LoG算子
log = edge(img, 'log');
% Canny算子
canny = edge(img, 'canny');
% 显示结果
subplot(2, 3, 1), imshow(img), title('原图');
subplot(2, 3, 2), imshow(roberts), title('Roberts算子');
subplot(2, 3, 3), imshow(prewitt), title('Prewitt算子');
subplot(2, 3, 4), imshow(sobel), title('Sobel算子');
subplot(2, 3, 5), imshow(log), title('LoG算子');
subplot(2, 3, 6), imshow(canny), title('Canny算子');
```
运行上述代码后,可以得到lena_gray_512.tif图像的原图以及使用不同算子进行边缘检测的结果。其中,Roberts算子、prewitt算子、Sobel算子、LoG算子、Canny算子都可以得到较好的边缘检测效果。