基于dw的网站设计论文,网站开发范本,wordpress电脑安装教程,wordpress 电台源码欢迎关注 『youcans 的 OpenCV 例程 200 篇』 系列#xff0c;持续更新中 欢迎关注 『youcans 的 OpenCV学习课』 系列#xff0c;持续更新中 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】145. 形态学之边缘和角点检测 5.7 形态学之边缘和角点检测
边缘和角点不仅保留了图像的重要特征持续更新中 欢迎关注 『youcans 的 OpenCV学习课』 系列持续更新中 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】145. 形态学之边缘和角点检测 5.7 形态学之边缘和角点检测
边缘和角点不仅保留了图像的重要特征而且极大地减少了信息的数据量因而具有很大的信息熵在场景重建、运动估计、目标跟踪与识别、图像的配准与匹配等计算机视觉领域具有重要作用。角点检测的方法主要是基于图像边缘或基于图像灰度后者的应用更加广泛如 Harris算子、Moravec 算子和 Susan 算子。
本节介绍一种基于形态学的边缘检测和角点检测方法。角点在水平和竖直方向的变化都很大即 x,y 方向的梯度都很大边缘在 x,y 中的一个方向上梯度很大而平坦区域在水平竖直两个方向上的梯度都较小。
形态学边缘检测的原理是图像中的物体在膨胀时向周围扩张在腐蚀时会发生收缩变化的区域都只发生在物体的边缘。图像的形态学梯度运算是膨胀图像与腐蚀图像之差 可以得到图像的轮廓通常用于提取物体边缘。
形态学角点检测的原理是通过十字形、菱形、方形、X 型等不同形状结构元的膨胀腐蚀使原图像的边缘不发生变化仅有焦点被腐蚀。
需要说明的是本案例只是为了示范形态学方法的功能并不是高效、精准的角点检测方法。 例程 10.36基于灰度形态学的边缘检测和角点检测
形态学检测边缘的原理是图像中的物体在膨胀时向周围扩张在腐蚀时会发生收缩变化的区域都只发生在物体的边缘。图像的形态学梯度运算是膨胀图像与腐蚀图像之差 可以得到图像的轮廓通常用于提取物体边缘。
1先用十字形结构元膨胀图像在水平和垂直方向膨胀而在 45度、135度的斜向没有膨胀再用菱形核对膨胀结果进行腐蚀使得膨胀结果在水平和垂直方向被腐蚀而在45度、135度的斜向也有腐蚀。
2先用 X 形结构元膨胀图像在水平、垂直方向、45度、135度斜向都发生膨胀再用正方形核对膨胀结果进行腐蚀使原图的角点被恢复而水平、垂直方向的边缘被腐蚀。
3 二者相减得到角点检测结果。 # 10.36: 基于灰度形态学的拐角检测# 基于灰度形态学的复杂背景图像重建img cv2.imread(../images/imgBuilding1.png, flags1)imgSign img.copy()imgGray cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图片格式转换BGR(OpenCV) - Gray# ret, imgBin cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU) # 二值化处理# 边缘检测element cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))imgEdge cv2.morphologyEx(imgGray, cv2.MORPH_GRADIENT, element) # 形态学梯度# 构造 5×5 结构元素十字形、菱形、方形、X 型cross cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (5, 5)) # 十字型结构元square cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) # 矩形结构元xShape cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (5, 5)) # X 形结构元diamond cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (5, 5)) # 构造菱形结构元diamond[1, 1] diamond[3, 3] 1diamond[1, 3] diamond[3, 1] 1print(diamond)imgDilate1 cv2.dilate(imgGray, cross) # 用十字型结构元膨胀原图像imgErode1 cv2.erode(imgDilate1, diamond) # 用菱形结构元腐蚀图像imgDilate2 cv2.dilate(imgGray, xShape) # 使用 X 形结构元膨胀原图像imgErode2 cv2.erode(imgDilate2, square) # 使用方形结构元腐蚀图像imgDiff cv2.absdiff(imgErode2, imgErode1) # 将两幅闭运算的图像相减获得角点retval, thresh cv2.threshold(imgDiff, 40, 255, cv2.THRESH_BINARY) # # 二值化处理# 在原图上用半径为 5 的圆圈标记角点for j in range(thresh.size):y int(j / thresh.shape[0])x int(j % thresh.shape[0])if (thresh[x, y] 255):cv2.circle(imgSign, (y, x), 5, (255, 0, 255))plt.figure(figsize(9, 6))plt.subplot(131), plt.title(Origin), plt.axis(off)plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.subplot(132), plt.title(Edge), plt.axis(off)plt.imshow(imgEdge, cmapgray, vmin0, vmax255)plt.subplot(133), plt.title(Corner), plt.axis(off)plt.imshow(cv2.cvtColor(imgSign, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.tight_layout()plt.show()本节完 版权声明
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Copyright 2022 youcans, XUPT Crated2022-3-30 欢迎关注 『youcans 的 OpenCV 例程 200 篇』 系列持续更新中 欢迎关注 『youcans 的 OpenCV学习课』 系列持续更新中 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】01. 图像的读取cv2.imread 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】02. 图像的保存cv2.imwrite 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】03. 图像的显示cv2.imshow 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】04. 用 matplotlib 显示图像plt.imshow 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】05. 图像的属性np.shape 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】06. 像素的编辑img.itemset 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】07. 图像的创建np.zeros 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】08. 图像的复制np.copy 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】09. 图像的裁剪cv2.selectROI 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】10. 图像的拼接np.hstack 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】11. 图像通道的拆分cv2.split 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】12. 图像通道的合并cv2.merge 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】13. 图像的加法运算cv2.add 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】14. 图像与标量相加cv2.add 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】15. 图像的加权加法cv2.addWeight 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】16. 不同尺寸的图像加法 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】17. 两张图像的渐变切换 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】18. 图像的掩模加法 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】19. 图像的圆形遮罩 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】20. 图像的按位运算 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】21. 图像的叠加 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】22. 图像添加非中文文字 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】23. 图像添加中文文字 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】24. 图像的仿射变换 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】25. 图像的平移 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】26. 图像的旋转以原点为中心 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】27. 图像的旋转以任意点为中心 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】28. 图像的旋转直角旋转 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】29. 图像的翻转cv2.flip 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】30. 图像的缩放cv2.resize 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】31. 图像金字塔cv2.pyrDown 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】32. 图像的扭变错切 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】33. 图像的复合变换 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】34. 图像的投影变换 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】35. 图像的投影变换边界填充 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】36. 直角坐标与极坐标的转换 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】37. 图像的灰度化处理和二值化处理 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】38. 图像的反色变换图像反转 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】39. 图像灰度的线性变换 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】40. 图像分段线性灰度变换 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】41. 图像的灰度变换灰度级分层 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】42. 图像的灰度变换比特平面分层 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】43. 图像的灰度变换对数变换 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】44. 图像的灰度变换伽马变换 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】45. 图像的灰度直方图 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】46. 直方图均衡化 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】47. 图像增强—直方图匹配 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】48. 图像增强—彩色直方图匹配 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】49. 图像增强—局部直方图处理 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】50. 图像增强—直方图统计量图像增强 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】51. 图像增强—直方图反向追踪 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】52. 图像的相关与卷积运算 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】53. 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