纯粹阅读,请移步OpenCV使用Canny边缘检测器实现图像边缘检测
效果图
源码
Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法,并被认为是边缘检测最优的算法,该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧,如多向灰度梯度和滞后阈值化。
Canny边缘检测器算法基本步骤
- 平滑图像:通过使用合适的模糊半径执行高斯模糊来减少图像内的噪声。
- 计算图像的梯度:这里计算图像的梯度,并将梯度分类为垂直、水平和斜对角。这一步的输出用于在下一步中计算真正的边缘。
- 非最大值抑制:利用上一步计算出来的梯度方向,检测某一像素在梯度的正方向和负方向上是否是局部最大值,如果是,则抑制该像素(像素不属于边缘)。这是一种边缘细化技术,用最急剧的变换选出边缘点。
- 用滞后阈值化选择边缘:最后一步,检查某一条边缘是否明显到足以作为最终输出,最后去除所有不明显的边缘。
算法比较复杂,但是使用很简单,首先将图像灰度化
// 原图置灰
Imgproc.cvtColor(src, grayMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
然后调用Imgproc.Canny()
方法即可
// Canny边缘检测器检测图像边缘
Imgproc.Canny(grayMat, cannyEdges, 10, 100);
- 第一个参数表示图像输入
- 第二个参数表述图像输出
- 第三个参数表示低阈值
- 第四个参数表示高阈值
在Canny边缘检测算法中,将图像中的点归为三类:
- 被抑制点
灰度梯度值 < 低阈值
- 弱边缘点
低阈值 <= 灰度梯度值 <= 高阈值
- 强边缘点
高阈值 < 灰度梯度值
封装
/**
* Canny边缘检测算法
*
* @param bitmap 要检测的图片
*/
public void canny(Bitmap bitmap) {
if (null != mSubscriber)
Observable
.just(bitmap)
.map(new Func1<Bitmap, Bitmap>() {
@Override
public Bitmap call(Bitmap bitmap) {
Mat grayMat = new Mat();
Mat cannyEdges = new Mat();
// Bitmap转为Mat
Mat src = new Mat(bitmap.getHeight(), bitmap.getWidth(), CvType.CV_8UC4);
Utils.bitmapToMat(bitmap, src);
// 原图置灰
Imgproc.cvtColor(src, grayMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
// Canny边缘检测器检测图像边缘
Imgproc.Canny(grayMat, cannyEdges, 10, 100);
// Mat转Bitmap
Bitmap processedImage = Bitmap.createBitmap(cannyEdges.cols(), cannyEdges.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
Utils.matToBitmap(cannyEdges, processedImage);
return processedImage;
}
})
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(mSubscriber);
}
使用
// 图片特征提取的工具类
mFeaturesUtil = new FeaturesUtil(new Subscriber<Bitmap>() {
@Override
public void onCompleted() {
// 图片处理完成
dismissProgressDialog();
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
// 图片处理异常
dismissProgressDialog();
}
@Override
public void onNext(Bitmap bitmap) {
// 获取到处理后的图片
mImageView.setImageBitmap(bitmap);
}
});
// Canny边缘检测器检测图像边缘
mFeaturesUtil.canny(mSelectImage);
时间: 2024-11-05 15:58:26