canny算子python代码

时间: 2023-12-25 12:26:21 浏览: 47
Canny算子是一种常用的边缘检测算法,其Python实现如下: ```python import cv2 import numpy as np def canny(image, low_threshold, high_threshold): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY) blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) canny = cv2.Canny(blur, low_threshold, high_threshold) return canny ``` 其中,`image`为输入的图像,`low_threshold`和`high_threshold`为双阈值滤波的低阈值和高阈值。函数首先将图像转换为灰度图像,然后进行高斯模糊,最后使用Canny算子进行边缘检测。 另外,如果需要使用PyTorch实现Canny算子,可以使用以下代码: ```python import torch import torch.nn.functional as F def canny_pytorch(image, low_threshold, high_threshold): gray = torch.mean(image, dim=0, keepdim=True) blur = F.conv2d(gray, torch.ones(1, 1, 5, 5) / 25, padding=2) dx = F.conv2d(blur, torch.tensor([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]], dtype=torch.float32).unsqueeze(0).unsqueeze(0), padding=1) dy = F.conv2d(blur, torch.tensor([[-1, -2, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1]], dtype=torch.float32).unsqueeze(0).unsqueeze(0), padding=1) gradient = torch.sqrt(dx ** 2 + dy ** 2) theta = torch.atan2(dy, dx) theta[theta < 0] += np.pi theta[theta >= np.pi * 7 / 8] = 0 theta[(theta >= np.pi * 1 / 8) & (theta < np.pi * 3 / 8)] = np.pi / 4 theta[(theta >= np.pi * 3 / 8) & (theta < np.pi * 5 / 8)] = np.pi / 2 theta[(theta >= np.pi * 5 / 8) & (theta < np.pi * 7 / 8)] = np.pi * 3 / 4 suppressed = gradient.clone() for i in range(1, suppressed.shape[2] - 1): for j in range(1, suppressed.shape[3] - 1): if theta[0, 0, i, j] == 0: if (gradient[0, 0, i, j] <= gradient[0, 0, i, j - 1]) or (gradient[0, 0, i, j] <= gradient[0, 0, i, j + 1]): suppressed[0, 0, i, j] = 0 elif theta[0, 0, i, j] == np.pi / 4: if (gradient[0, 0, i, j] <= gradient[0, 0, i - 1, j + 1]) or (gradient[0, 0, i, j] <= gradient[0, 0, i + 1, j - 1]): suppressed[0, 0, i, j] = 0 elif theta[0, 0, i, j] == np.pi / 2: if (gradient[0, 0, i, j] <= gradient[0, 0, i - 1, j]) or (gradient[0, 0, i, j] <= gradient[0, 0, i + 1, j]): suppressed[0, 0, i, j] = 0 elif theta[0, 0, i, j] == np.pi * 3 / 4: if (gradient[0, 0, i, j] <= gradient[0, 0, i - 1, j - 1]) or (gradient[0, 0, i, j] <= gradient[0, 0, i + 1, j + 1]): suppressed[0, 0, i, j] = 0 suppressed[gradient < low_threshold] = 0 suppressed[gradient > high_threshold] = 255 for i in range(1, suppressed.shape[2] - 1): for j in range(1, suppressed.shape[3] - 1): if suppressed[0, 0, i, j] == 255: if (suppressed[0, 0, i - 1, j] == 0) and (suppressed[0, 0, i + 1, j] == 0) and (suppressed[0, 0, i, j - 1] == 0) and (suppressed[0, 0, i, j + 1] == 0): suppressed[0, 0, i, j] = 0 return suppressed ``` 其中,`image`为输入的图像,`low_threshold`和`high_threshold`为双阈值滤波的低阈值和高阈值。函数首先将图像转换为灰度图像,然后进行高斯模糊,接着计算图像的梯度和方向,进行非极大值抑制和双阈值滤波,最后进行边缘连接。

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