Я пытаюсь обнаружить края изображения с помощью фильтра Canny. Мне удалось обнаружить изображения, но углы не очень острые (выделены красными кругами). Удивительно, но первый угол острый и не выгорел по сравнению с другими углами. Почему это происходит и как этого избежать??
Пожалуйста, взгляните на прикрепленное изображение.
Мой код:
ребра = cv2.Canny(изображение,0,255)
Я не применял никакого размытия, так как это делает углы хуже. Более того, изменение мин и макс значений для Canny также не имеет никакого значения.
Ответ 1 · Matthew Pope
Алгоритм Канни включает сглаживание по Гауссу, что немного повлияет на градиент в ваших углах. https://en.wikipedia.org/wiki/Canny_edge_detector
Если вы знаете, что все ваши изображения будут изображениями без шума, такими как образец, который вы предоставили, вам следует подумать о том, чтобы взять лапласиан изображения.
Ответ 2 · buckminst
Помимо применения размытия, как уже упоминалось, алгоритм Кэнни предназначен для утончения края. Начав с бинарного образа, вы не действуете в рамках предположений, на которых построен Canny.
Если известно, что ваши изображения являются двоичными, вы можете найти искомое преимущество по искажает изображение, а затем вычитает его из оригинала. Помимо предоставления вам ожидаемого результата, это также может быть быстрее.
С++ используется для создания изображения:
auto image = cv::imread("binary.png", -1);
cv::Mat eroded_image, edge_image;
cv::erode(image, eroded_image, cv::Mat());
edge_image = image - eroded_image;
Или python, как описано на учебной странице OpenCV. (размер ядра отредактирован):
kernel = numpy.ones((3,3), numpyp.uint8)
eroded_image = cv2.erode(image, kernel)
Вы также можете использовать морфологический градиент, описанный в том же уроке, который в основном представляет собой ту же операцию, но вычитание из расширенного изображения вместо исходного. Это обеспечит более толстый край, но его можно считать более "правильным", поскольку он сосредоточен вокруг увеличения интенсивности.
