Python用steger算法提取激光光条中心线的亚像素坐标
时间: 2024-06-09 16:11:10 浏览: 13
Steger算法是一种基于边缘检测的算法,可以提取出激光光条的中心线。以下是基本的Python代码实现:
```python
import numpy as np
from PIL import Image
def steger_algorithm(image):
# 将图像转为灰度图
gray = image.convert('L')
# 将灰度图转为数组
img = np.array(gray)
# Sobel算子求边缘
Gx = np.array([[1,0,-1],[2,0,-2],[1,0,-1]])
Gy = np.array([[1,2,1],[0,0,0],[-1,-2,-1]])
Ix = convolve2d(img, Gx, mode='same')
Iy = convolve2d(img, Gy, mode='same')
# 计算梯度
grad = np.sqrt(Ix ** 2 + Iy ** 2)
# 计算梯度方向
theta = np.arctan2(Iy, Ix)
# 非极大值抑制
grad_nms = non_max_suppression(grad, theta)
# 双阈值检测
low_threshold = 10
high_threshold = 50
thresholded = hysteresis_threshold(grad_nms, low_threshold, high_threshold)
# 求连通区域
labeled, num_objects = ndimage.label(thresholded)
# 遍历每个连通区域,求中心线
for i in range(num_objects):
# 提取连通区域
region = labeled == i + 1
# 提取该区域的边缘点
edge_points = np.argwhere(region & thresholded)
# 使用Steger算法求中心线
center_line = steger_line(edge_points)
# 输出中心线亚像素坐标
print(center_line)
def steger_line(points):
# 计算点集的协方差矩阵
cov = np.cov(points.T)
# 计算协方差矩阵的特征值和特征向量
eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov)
# 取特征值最大的特征向量作为线的方向
direction = eig_vecs[np.argmax(eig_vals)]
# 计算点集到线的距离
distances = np.dot(points, direction)
# 取距离中位数作为线的位置
median = np.median(distances)
# 计算线的两个端点
p1 = np.round(np.mean(points[distances <= median], axis=0))
p2 = np.round(np.mean(points[distances >= median], axis=0))
# 返回线的亚像素坐标
return np.linspace(p1, p2, num=int(np.linalg.norm(p2 - p1)) + 1)
```
需要注意的是,该代码中使用了一些辅助函数,如Sobel算子、非极大值抑制、双阈值检测等。这些函数可以使用Python中的一些库来实现,比如`scipy`、`numpy`、`skimage`等。另外,在使用Steger算法求中心线时,需要对点集进行协方差矩阵计算、特征值分解等操作,这些操作可以使用`numpy`库中的函数来实现。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)