【CanMV K230】边缘检测

【CanMV K230】边缘检测

• 1.啥是边缘检测
• 2.边缘检测应用领域
• • 1.特征提取
  • 2.图像简化
  • 3.结构分析
  • 4.提升图像质量
  • 5.促进后续处理
  • 6.增强系统性能
  • 7.降低计算复杂度
• [3. K230应用](#3. K230应用)
• • 相关函数
  • 官方例程
  • HDMI屏幕使用边缘检测

本篇内容：

1. 什么是边缘检测
2. 边缘检测应用领域
3. K230应用（包含相应函数及例程）

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我们熟悉了K230两个主要硬件（摄像头和显示器）的使用方法后，可以使用视觉例程了。分享加快了哦。

1.啥是边缘检测

边缘检测是图像处理中的一项基本任务，它涉及到识别图像中亮度或颜色发生突变的边界。这些边界通常对应于物体的轮廓，是图像分析和计算机视觉中的重要特征。

边缘检测算法的目的是从图像中提取这些边界信息，以便进行进一步的处理和分析

2.边缘检测应用领域

边缘检测算法通常基于图像的一阶或二阶导数来工作。我们只需知晓应用领域，原理看自身需求。

~图片来源于Py巡航机↑~

主要应用于以下领域：

1.特征提取

边缘是图像中亮度变化最显著的部分，它们通常对应于物体的轮廓、不同区域的边界等。通过边缘检测，可以从图像中提取出这些重要的特征信息，为后续处理如图像分割、目标识别等提供基础。

2.图像简化

边缘检测后的图像往往比原始图像更为简洁，只保留了重要的边缘信息，去除了大量冗余的像素点。这种简化有助于减少计算量，提高处理速度，并使得图像更易于分析和理解。

3.结构分析

边缘检测可以帮助我们分析图像中的结构信息，如物体的形状、大小、方向等。这些信息对于图像理解、场景重建等任务至关重要。

4.提升图像质量

边缘检测可以突出图像中的轮廓信息，使得图像更加清晰、易于观察。这对于需要高精度图像处理的应用场景尤为重要，如医学影像分析、遥感图像处理等。

5.促进后续处理

边缘检测是许多图像处理任务的预处理步骤，如图像分割、目标检测、目标跟踪等。通过边缘检测，可以更容易地识别出图像中的目标对象，并为后续处理提供准确的定位信息。

6.增强系统性能

在机器视觉、自动驾驶等领域，边缘检测是实现高精度目标识别和场景理解的关键技术之一。通过准确的边缘检测，可以提高系统的识别准确率和鲁棒性，从而增强整个系统的性能。

7.降低计算复杂度

由于边缘检测后的图像更为简洁，因此在后续处理中可以减少计算量，降低计算复杂度。这对于实时性要求较高的应用场景尤为重要，如视频监控、自动驾驶等。

3. K230应用

相关函数

find_edges对象

构造函数

image.find_edges(edge_type[, threshold])

边缘检测，将图像变为黑白，边缘保留白色像素。

参数	说明
edge_type	处理方式2个 ↓
image.EDGE_SIMPLE	简单的阈值高通滤波算法；
image.EDGE_CANNY	Canny 边缘检测算法；
threshold	包含高、低阈值的二元组，默认是（100,200），仅支持灰度图像。

官方例程

'''
实验名称：边缘检测
实验平台：01Studio CanMV K230
教程：wiki.01studio.cc
说明：推荐使用320x240以下分辨率，分辨率过大会导致帧率下降。
'''

import time, os, sys, gc

from media.sensor import * #导入sensor模块，使用摄像头相关接口
from media.display import * #导入display模块，使用display相关接口
from media.media import * #导入media模块，使用meida相关接口

try:

    sensor = Sensor(width=1280, height=960) #构建摄像头对象，将摄像头长宽设置为4:3
    sensor.reset() #复位和初始化摄像头
    sensor.set_framesize(width=320, height=240) #设置帧大小为LCD分辨率(320x240)，默认通道0
    sensor.set_pixformat(Sensor.GRAYSCALE) #设置输出图像格式，默认通道0

    Display.init(Display.ST7701, to_ide=True) #同时使用3.5寸mipi屏和IDE缓冲区显示图像，800x480分辨率
    #Display.init(Display.VIRT, sensor.width(), sensor.height()) #只使用IDE缓冲区显示图像

    MediaManager.init() #初始化media资源管理器

    sensor.run() #启动sensor

    clock = time.clock()

    while True:

        os.exitpoint() #检测IDE中断

        ################
        ## 这里编写代码 ##
        ################
        clock.tick()

        img = sensor.snapshot() #拍摄一张图片

        #使用 Canny 边缘检测器
        img.find_edges(image.EDGE_CANNY, threshold=(50, 80))

        # 也可以使用简单快速边缘检测，效果一般，配置如下
        #img.find_edges(image.EDGE_SIMPLE, threshold=(100, 255))

        #Display.show_image(img) #显示图片

        #显示图片，仅用于LCD居中方式显示
        Display.show_image(img, x=round((800-sensor.width())/2),y=round((480-sensor.height())/2))


        print(clock.fps()) #打印FPS

###################
# IDE中断释放资源代码
###################
except KeyboardInterrupt as e:
    print("user stop: ", e)
except BaseException as e:
    print(f"Exception {e}")
finally:
    # sensor stop run
    if isinstance(sensor, Sensor):
        sensor.stop()
    # deinit display
    Display.deinit()
    os.exitpoint(os.EXITPOINT_ENABLE_SLEEP)
    time.sleep_ms(100)
    # release media buffer
    MediaManager.deinit()

注意事项	说明
1	sensor = Sensor(width=1280, height=960)#构建摄像头对象，将摄像头长宽设置为4:3
2	sensor.set_framesize(width=640, height=480)#设置帧大小为（width=640, height=480）太大了就显示不出来了
3	sensor.set_pixformat(Sensor.GRAYSCALE) #设置输出图像格式，默认通道0

HDMI屏幕使用边缘检测

'''
实验名称：边缘检测测试
实验平台：01Studio CanMV K230
说明：实现图像在HDMI显示器进行边缘检测
测试人：咸鱼浆 2024年9月2日21:02:15
'''

import time, os, sys, gc

from media.sensor import * #导入sensor模块，使用摄像头相关接口
from media.display import * #导入display模块，使用display相关接口
from media.media import * #导入media模块，使用meida相关接口

try:

    sensor = Sensor(width=1280, height=960) #构建摄像头对象，将摄像头长宽设置为4:3
    sensor.reset() #复位和初始化摄像头
    sensor.set_framesize(width=640, height=480) #设置帧大小为（width=640, height=480）太大了就显示不出来了，默认通道0
    sensor.set_pixformat(Sensor.GRAYSCALE) #设置输出图像格式，默认通道0

    #使用IDE缓冲区输出图像,显示尺寸和sensor配置一致。
    Display.init(Display.LT9611, to_ide=True)

    MediaManager.init() #初始化media资源管理器

    sensor.run() #启动sensor


    while True:
        os.exitpoint() #检测IDE中断
        ################
        ## 这里编写代码 ##
        ################
        img = sensor.snapshot() #拍摄一张图
        #使用 Canny 边缘检测器
        img.find_edges(image.EDGE_CANNY, threshold=(50, 80))

        # 也可以使用简单快速边缘检测，效果一般，配置如下
        #img.find_edges(image.EDGE_SIMPLE, threshold=(100, 255))
        # 在HDMI屏幕上居中显示
        Display.show_image(img, x=round((1920-sensor.width())/2),y=round((1080-sensor.height())/2))



        #Display.show_image(img) #显示图片




###################
# IDE中断释放资源代码
###################
except KeyboardInterrupt as e:
    print("user stop: ", e)
except BaseException as e:
    print(f"Exception {e}")
finally:
    # sensor stop run
    if isinstance(sensor, Sensor):
        sensor.stop()
    # deinit display
    Display.deinit()
    os.exitpoint(os.EXITPOINT_ENABLE_SLEEP)
    time.sleep_ms(100)
    # release media buffer
    MediaManager.deinit()