DIP——边缘提取与分割

1.使用canny算法进行边缘提取

本实验比较简单,基本思路是对原图像进行一个高斯模糊处理,用于去噪,之后转换为灰度图,直接调用cv库中的canny记性边缘提取。若想直接得到彩色边缘,则通过按位与操作,将原始彩色图像和Canny边缘图像结合,得到彩色边缘图。具体完整代码如下:

python 复制代码
# canny边缘提取实验
import cv2 as cv
import numpy as np

def edge_demo(image):
    # 对输入的图像进行高斯模糊,去噪,其中高斯核模板大小为3*3,标准差为0
    blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
    # 转换为灰度图
    gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用Canny边缘检测算法,设置低阈值为50,高阈值为150,提取图像的边缘。经验设定
    edge_output = cv.Canny(gray, 50, 150)
    # 在窗口中显示Canny边缘提取的结果图像。
    cv.imshow('Canny Edge', edge_output)
    # 彩色边缘提取
    # 通过按位与操作,将原始彩色图像和Canny边缘图像结合,得到彩色边缘图。
    dst = cv.bitwise_and(image, image, mask=edge_output)
    cv.imshow('Color Edge', dst)

# 绘图
src = cv.imread('ai.jpg')
cv.namedWindow('input image', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow('input image', src)
edge_demo(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

实验结果

原始图像:

灰度处理后canny算法提取的边缘图像

彩色边缘图像

2.使用大津法进行图像分割

本实验的原理也比较简单,使用大津法进行图像分割。大津法(Otsu's Method)是一种自适应阈值选取的方法,通常用于图像分割。其目标是通过最大化类间方差(类间方差是指分割后的两个类别之间的方差)来找到一个合适的阈值,将图像分为两个类别,一类为前景,一类为背景。这里我们绘制灰度直方图,并且使用OpenCV的threshold函数进行OTSU阈值化。并且将计算得到的阈值存储在 ret1 中,OTSU阈值化后的图像存储在 th1 中。其完整代码如下:

python 复制代码
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

image = cv2.imread("flying_horse.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.imshow(image, cmap="gray")
plt.title("Source Image")
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

# 显示直方图
plt.figure(figsize=(6, 6))
# np.histogram 用于计算直方图的频率和边界。
hist, bins = np.histogram(image.ravel(), 256, [0, 256])
plt.plot(hist, color='black')
plt.title("Histogram")
plt.xlabel("Pixel Value")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

# 使用OpenCV的threshold函数进行OTSU阈值化。
# 将计算得到的阈值存储在 ret1 中,OTSU阈值化后的图像存储在 th1 中。
ret1, th1 = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)

# 显示OTSU阈值化后的图像
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.imshow(th1, cmap="gray")
plt.title("OTSU, Threshold: {}".format(ret1))
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

实验结果:


相关推荐
jndingxin2 小时前
OpenCV CUDA模块光流计算-----实现Farneback光流算法的类cv::cuda::FarnebackOpticalFlow
人工智能·opencv·算法
翟天保Steven5 小时前
DCMTK&OpenCV-构建DICOM图像查看器
opencv·dicom·dcmtk
HarrietLH6 小时前
Matlab实现任意伪彩色图像可视化显示
图像处理·计算机视觉·matlab
CoovallyAIHub6 小时前
突破异常数据瓶颈!AnomalyAny:一句话+一张图,零样本生成任意异常图像
计算机视觉·stable diffusion
社会零时工8 小时前
【OpenCV】相机标定之利用棋盘格信息标定
人工智能·数码相机·opencv
Coovally AI模型快速验证9 小时前
SFTrack:面向警务无人机的自适应多目标跟踪算法——突破小尺度高速运动目标的追踪瓶颈
人工智能·神经网络·算法·yolo·计算机视觉·目标跟踪·无人机
jndingxin9 小时前
OPenCV CUDA模块光流处理------利用Nvidia GPU的硬件加速能力来计算光流类cv::cuda::NvidiaHWOpticalFlow
人工智能·opencv·计算机视觉
一勺汤10 小时前
YOLO12 改进|融入 大 - 小卷积LS Convolution 捕获全局上下文与小核分支提取局部细节,提升目标检测中的多尺度
yolo·计算机视觉·多尺度·yolo12·yolo12改进·lsconv·小目标
强盛小灵通专卖员12 小时前
DL00871-基于深度学习YOLOv11的盲人障碍物目标检测含完整数据集
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉·无人机·核心期刊
吴声子夜歌13 小时前
OpenCV——图像基本操作(一)
python·opencv·计算机视觉