通过Opencv进行边缘检测可以说是十分常见了，接下来让我们聊一聊如何通过python opencv一步一步实现边缘检测
重要函数讲解
图片读取函数:pic = cv2.imread(file_path, flag=None)
参数：
- file_path:读取的图片的路径。这里要注意如果图像不能读取(由于文件丢失、权限不当、格式不支持或无效),函数返回一个NULL。文件的格式取决于具体的图像的格式，而不是图像的后缀名。
-
flag:图像的格式。这里使用的是 cv2.IMREAD_UNCHANGED代表的是读取的是源图像。也可以使用cv2.IMREAD_GRAYSCALE读取的是灰度图。
返回值:
-
pic:加载后返回的图像。解码后的图像将按B G R 顺序存储通道。使用 IMREAD_GRAYSCALE 时，将使用编解码器的内部灰度转换。
注意：结果可能与 cvtColor() 的输出不同。编解码器附带 OpenCV 图像（libjpeg、默认使用 libpng、libtiff 和 libjasper）。因此，OpenCV 始终可以读取 JPEG、PNG、TIFF。而Linux需要安装随操作系统映像提供的编解码器libjpeg-dev
摄像头读取函数：cap = cv2.VideoCapture(CAMERA_ID)
参数
- CAMERA_ID:代表的是摄像头的ID号，一般情况下0代表的是内置的摄像头。若要读取的是视频则为视频的具体的路径,如./test.avi。
返回值:
- 初始化好的摄像头设备
摄像头读取视频帧函数:ret, frame = cap.read()
- cap.read()按帧读取视频
返回值
- ret是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True，如果文件读取到结尾，它的返回值就为False。
- frame就是每一帧的图像，是个RGB图像的三维矩阵。如果未抓取任何帧，则图像将为空。不允许修改或发布图片，只是使用的是副本图像进行相关的操作。
高斯滤波函数：gs_frame=cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, dst=None, sigmaY=None, borderType=None)
说明：将源图像与指定的高斯核进行卷积
参数
- src:输入图像。图像可以有任意数量的通道，这些通道被独立处理，但深度应为 CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F 或 CV_64F。
- ksize:ksize.width 和 ksize.height 可以不同，但它们都必须是正数和奇数。或者，它们可以是零，然后根据 sigma 计算它们。
- sigmaX:X 方向的高斯核标准偏差
- dst:输出与 src 大小和类型相同的结果图像
- sigmaY:Y 方向的高斯核标准偏差；如果 sigmaY 为零，则设置为等于 sigmaX，如果两个 sigma 都为零，则根据 ksize.width 和 ksize.height 计算它们.
- borderType:像素外推方法。使用默认值即可。
inRange()函数实现二值化
OpenCV中的inRange()函数可实现二值化功能（这点类似threshold()函数inRange_hsv=cv2.inRange((InputArray src, InputArray lowerb,InputArray upperb, OutputArray dst)
参数
- src:输入要处理的图像，可以为单通道或多通道。
- lowerb:包含下边界的数组或标量。
- upperb:包含上边界数组或标量
- dst:输出图像，与输入图像src 尺寸相同且为CV_8U 类型。也可以作为返回值处理
返回值
- inRange_hsv：输出图像，与输入图像src 尺寸相同且为CV_8U 类型。也可以作为返回值处理
形态学腐蚀函数img_erosion=cv2.erode(src, kernel, dst=None, anchor=None, iterations=None, borderType=None, borderValue=None)
说明：通过使用特定的结构元素侵蚀图像。该函数使用确定的指定结构元素侵蚀源图像,取最小值的像素邻域的形状.侵蚀可以应用几次(迭代),对于多通道图像，每个通道都是独立处理的。
参数
- src:输入图像.通道的数量可以是任意的，但深度应该是CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F 或 CV_64F。
- kernel:用于腐蚀的内核结构元素。一般为奇数(3,3)、(5,5)的卷积核等等
- dst:输出与 src 大小和类型相同的图像
- anchor:元素内锚点的锚点位置；默认值 (-1, -1) 表示锚点位于元素中心。
- iterations:迭代应用侵蚀的次数
- borderType:像素外推方法
- borderValue:边界的值为恒定的值
返回值
- img_erosion:腐蚀后的图像，与 src 大小和类型相同的图像
形态膨胀学函数
说明:通过使用特定的结构元素来扩大图像。该函数使用指定的结构元素来扩展源图像，该结构元素确定取最大值的像素邻域的形状。dilate_img=cv2.dilate(src, kernel, dst=None, anchor=None, iterations=None, borderType=None, borderValue=None)
参数
- src:输入图像.通道的数量可以是任意的，但深度应该是CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F 或 CV_64F。
- kernel:用于膨胀的内核结构元素。一般为奇数(3,3)、(5,5)的卷积核等等
- dst:输出与 src 大小和类型相同的图像
- anchor:元素内锚点的锚点位置；默认值 (-1, -1) 表示锚点位于元素中心。
- iterations:迭代应用膨胀的次数
- borderType:像素外推方法
- borderValue:边界的值为恒定的值
返回值
- dilate_img:膨胀后的图像，与 src 大小和类型相同的图像
开、闭操作morphologyEx_frame=cv2.morphologyEx(src, op, kernel, dst=None, anchor=None, iterations=None, borderType=None, borderValue=None)
说明:使用腐蚀和膨胀来执行高级形态变换,开操作就是先腐蚀后膨胀
参数
- src:输入图像.通道的数量可以是任意的，但深度应该是CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F 或 CV_64F。
- op:形态学操作的类型. cv2.MORPH_OPEN、cv2.MORPH_CLOSE分别为开操作和闭操作
- kernel:用于腐蚀或者膨胀的内核结构元素。一般为奇数(3,3)、(5,5)的卷积核等等
- dst:输出与 src 大小和类型相同的图像
- anchor:元素内锚点的锚点位置；默认值 (-1, -1) 表示锚点位于元素中心。
- iterations:迭代应用侵蚀和膨胀的次数
- borderType:像素外推方法
- borderValue:边界的值为恒定的值
返回值
- morphology_frame:开或者闭操作的图像，与 src 大小和类型相同的图像
sobel算子
sobel算子简介:sobel算子认为，邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越远，产生的影响越小。
sobel算子原理: 对传进来的图像像素做卷积，卷积的实质是在求梯度值，或者说给了一个加权平均，其中权值就是所谓的卷积核；然后对生成的新像素灰度值做阈值运算，以此来确定边缘信息。x方向的梯度会加强图像水平方向的特征，而y方向的梯度会加强图像竖直方向的特征
sobel=cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None)
说明：Sobel 算子结合了高斯平滑和微分，所以结果或多或少耐噪音。大多数情况下，函数被调用（ xorder = 1, yorder = 0, ksize = 3)或 ( xorder = 0, yorder = 1, ksize = 3) 计算第一个 x 或 y 图像导数。
参数
- src:输入图像
- ddepth:输入图像的深度。-1表示采用的是与原图像相同的深度。目标图像的深度必须大于等于原图像的深度。如果是8 位输入图像它会导致截断导数。
- dx：导数x的顺序
- dy：导数y的顺序
- dst：输出图像。和输入图像具有相同的深度
- ksize:扩展 Sobel 内核的大小；它必须是 1、3、5 或 7
- scale：计算导数值的可选比例因子。默认情况下，没有缩放
- delta：可选的增量，将会加到最终的dst中，同样，默认情况下没有额外的值加到dst中
- borderType:像素外推方法
权重取绝对值函数
dst=cv2.convertScaleAbs(src, dst=None, alpha=None, beta=None)
说明：由于sobel算子算出的值会产生负值，否则负数会一律当做0处理，所以要使用取绝对值函数。在输入数组的每个元素上，函数 convertScaleAbs依次执行三个操作：缩放、取绝对值，转换为无符号 8 位类型。在多通道数组的情况下，该函数处理每个通道独立。当输出不是 8 位时，操作可以是通过调用 Mat::convertTo 方法（或使用矩阵表达式），然后计算结果的绝对值。
参数
- src:输入数组
- dst:输出数组
- alpha:可选比例因子
- beta:可选增量添加到缩放值
加权函数add_weight_img=cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma, dst=None, dtype=None)
说明：计算两个数组的加权和： dst = src1alpha + src2beta + gamma
参数
- src1:第一个输入数组
- alpha:第一个数组元素的 alpha 权重
- src2:具有相同大小和通道号的第二个输入数组
- beta:第二个数组元素的 beta 权重
- gamma:标量添加到每个总和
- dst:输出数组，其大小和通道数与输入数组相同
- dtype:输出数组的可选深度；当两个输入数组具有相同的深度时，dtype可以设置为 -1，相当于 src1.depth()
scharr算子scharr_img=cv2.Scharr(src, ddepth, dx, dy, dst=None, scale=None, delta=None, borderType=None)
说明:虽然Sobel算子可以有效的提取图像边缘，但是对图像中较弱的边缘提取效果较差。因此为了能够有效的提取出较弱的边缘，需要将像素值间的差距增大。Scharr算子是对Sobel算子差异性的增强，因此两者之间的在检测图像边缘的原理和使用方式上相同。Scharr算子的边缘检测滤波的尺寸为3×3，因此也有称其为Scharr滤波器。可以通过将滤波器中的权重系数放大来增大像素值间的差异.
参数
- src:输入图像
- ddepth:输入图像的深度。-1表示采用的是与原图像相同的深度。目标图像的深度必须大于等于原图像的深度。如果是8 位输入图像它会导致截断导数。
- dx：导数x的顺序
- dy：导数y的顺序
- dst：输出图像。和输入图像具有相同的深度
- ksize:扩展 Sobel 内核的大小；它必须是 1、3、5 或 7
- scale：计算导数值的可选比例因子。默认情况下，没有缩放
- delta：可选的增量，将会加到最终的dst中，同样，默认情况下没有额外的值加到dst中
- borderType:像素外推
Canny边沿检测算法canny_img=cv2.Canny(image, threshold1, threshold2, edges=None, apertureSize=None, L2gradient=None)
说明:在输入图像中找到边缘，并使用精明算法。阈值 1 和阈值 2 之间的最小值用于边缘链接。这最大值用于查找强边缘的初始段。
参数
- image:8 位输入图像
- threshold1:第一个阈值
- threshold2:第二个阈值
- edges:输出边缘图；单通道 8 位图像，与 image 大小相同。
- apertureSize:sobel算子的孔径大小
- L2gradient:计算图像梯度幅度。可以使用默认的L2范数
寻找轮廓函数contours, hierarchy=cv2.findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None):
说明：从二进制图像中检索轮廓。
参数
- image:一般为sobel算子或者scharr算子得到的二值化图像。8 位单通道图像。非零像素被视为 1。零像素保持为 0，因此图像被视为 binary
-
mode:
- cv2.RETR_EXTERNAL 只检测外轮廓
- cv2.RETR_LIST 检测的轮廓不建立等级关系，都是同级,不存在父轮廓或内嵌轮廓，
- cv2.RETR_CCOMP 建立两个等级的轮廓，上面一层为外边界，里面一层为内孔的边界信息
- cv2.RETR_TREE 建立一个等级树结构的轮廓
-
method
- cv2.RETR_EXTERNAL 只检测外轮廓
- cv2.RETR_LIST 检测的轮廓不建立等级关系，都是同级,不存在父轮廓或内嵌轮廓，
- cv2.RETR_CCOMP 建立两个等级的轮廓，上面一层为外边界，里面一层为内孔的边界信息
- cv2.RETR_TREE 建立一个等级树结构的轮廓
-
contours：检测的轮廓数组，每一个轮廓用一个point类型的vector表示
-
hierarchy：和轮廓个数相同，每个轮廓contours[ i ]对应4个hierarchy元素hierarchy[ i ][0 ] ~hierarchy[ i ][ 3]，分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号，如果没有对应项，该值设置为负数。
-
offset：每个轮廓点移动的可选偏移量
返回值
- contours:检测的轮廓数组，每一个轮廓用一个point类型的vector表示
- hierarchy:和轮廓个数相同，每个轮廓contours[ i ]对应4个hierarchy元素hierarchy[ i ][0 ] ~hierarchy[ i ][ 3]，分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号，如果没有对应项，该值设置为负数。
画轮廓函数cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=None, hierarchy=None, maxLevel=None, offset=None)
说明：绘制轮廓轮廓或填充轮廓
参数
- image:目标图像
- contours:是得到的一系列点的集合
- contourIdx:指示要绘制的轮廓的参数。如果为负，则绘制所有轮廓。
- color:轮廓的颜色
- thickness:绘制轮廓线的粗细。如果它是负数,轮廓内部被绘制
- lineType:线的连通性
- hierarchy:可选层次信息结构,是findContours所的到的基于Contours的层级信息
- maxLevel: 绘制轮廓的最大等级。如果等级为0，绘制单独的轮廓。如果为1，绘制轮廓及在其后的相同的级别下轮廓。如果值为2，所有的轮廓。如果等级为2，绘制所有同级轮廓及所有低一级轮廓，诸此种种。如果值为负数，函数不绘制同级轮廓，但会升序绘制直到级别为abs(max_level)-1的子轮廓
- offset:照给出的偏移量移动每一个轮廓点坐标.当轮廓是从某些感兴趣区域(ROI)中提取的然后需要在运算中考虑ROI偏移量时，将会用到这个参数。
- 源代码：
源代码：
import cv2
import numpy as np
# 选择图片检测或者选择视频检测
is_picture = True
file_path = '../Picture/Badminton.jpeg'
# 识别OpencCV书的阈值:'red': {'Lower': np.array([0, 53, 66]), 'Upper': np.array([74, 76, 187])
# 这个是颜色的HSV的范围值(分别代表的是H,S,V)，可以根据需求进行删改
color_dist = {'red': {'Lower': np.array([0, 53, 66]), 'Upper': np.array([74, 76, 187])},
'blue': {'Lower': np.array([100, 80, 46]), 'Upper': np.array([124, 255, 255])},
'green': {'Lower': np.array([77, 54, 47]), 'Upper': np.array([166, 255, 255])},
'yellow': {'Lower': np.array([26, 43, 46]), 'Upper': np.array([34, 255, 255])},
}
class DetectProcess(object):
def __init__(self):
super(DetectProcess, self).__init__()
# 形态学腐蚀操作：cv2.erode
def erode(self, img):
# 创建腐蚀使用的内核:3x3和5x5
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
# 执行腐蚀操作 iterations表示执行腐蚀的次数
img_erosion = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)
return img_erosion
# 形态学膨胀:cv2.dilate
def dilate(self, img):
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
dilation = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)
return dilation
# 开运算:cv2.morphologyEx() ：先腐蚀再膨胀，有助于消除噪音.
def morphologyExOpening(self, img):
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
return opening
# 闭运算:用于消除前景对象内的小孔或对象上的小黑点
def morphologyExClosing(self, img):
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
return closing
# sobel算子:返回的图像通道和原图相同，即彩色图像处理后仍为3通道
# sobel得到的图像是有许多小点的的
def sobel(self, img):
# 核函数的取值范围：1，3，5，7，9，核函数过大效果不好
Ksize = 3
sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=Ksize)
sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=Ksize)
# sobel-x方向
sobel_X = cv2.convertScaleAbs(sobelx)
# sobel-y方向
sobel_Y = cv2.convertScaleAbs(sobely)
# sobel-xy方向
sobel_XY = cv2.addWeighted(sobel_X, 0.5, sobel_Y, 0.5, 0)
return sobel_XY
# Scharr算子:返回的图像通道和原图相同，即彩色图像处理后仍为3通道
def scharr(self, img):
scharr_x = cv2.Scharr(img, cv2.CV_8U, 1, 0)
scharr_y = cv2.Scharr(img, cv2.CV_8U, 0, 1)
scharrX = cv2.convertScaleAbs(scharr_x)
scharrY = cv2.convertScaleAbs(scharr_y)
scharr_XY = cv2.addWeighted(scharrX, 0.5, scharrY, 0.5, 0)
return scharr_XY
# Canny:返回的为单通道图像
# 得到的是一条淡颜色的线
def canny(self, img):
# 核函数的取值为3，5，7
# 高低阈值maxVal和minVal的取值范围1-255
# L2g为“精准”标识符，参数为True和False
Ksize = 3
minVal = 20
maxVal = 40
L2g = True
Canny = cv2.Canny(img, minVal, maxVal, apertureSize=Ksize, L2gradient=False)
return Canny
# 对轮廓的面积进行筛选
def areaFilter(contours):
"""
对面积进行筛选，若大于900的面积我们才认为是有效的边缘，这个可以根据自己的需求进行调整
:param contours: 轮廓的集合
:return: 识别到的有效的轮廓集合
"""
areas = []
for i in range(len(contours)):
if cv2.contourArea(contours[i]) <= 900:
continue
else:
areas.append(contours[i])
return areas
# areas.sort()
# print("area is:", areas)
if __name__ == '__main__':
detect = DetectProcess()
# 调用摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
if is_picture:
frame = cv2.imread(file_path)
else:
# 读取视频帧，ret标志读取的结果，frame为读取到的视频帧图像
ret, frame = cap.read()
# 高斯滤波
gs_frame = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0)
# 转化成HSV图像
hsv = cv2.cvtColor(gs_frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 规定红色区域的HSV.
# OpenCV中的inRange()函数可实现二值化功能（这点类似threshold()函数
# cv2.inRange((InputArray src, InputArray lowerb,InputArray upperb, OutputArray dst);
# 参数1：输入要处理的图像，可以为单通道或多通道。
# 参数2：包含下边界的数组或标量。
# 参数3：包含上边界数组或标量。
# 参数4：输出图像，与输入图像src 尺寸相同且为CV_8U 类型。也可以作为返回值处理
inRange_hsv = cv2.inRange(hsv, color_dist['green']['Lower'], color_dist['green']['Upper'])
cv2.imshow('inRange_hsv', inRange_hsv)
# 形态学腐蚀操作
erode_frame = detect.erode(inRange_hsv)
cv2.imshow('erode', erode_frame)
# 形态学膨胀操作
dilate_frame = detect.dilate(erode_frame)
cv2.imshow('dilate', dilate_frame)
# 开运算
morphologyExOpening_frame = detect.morphologyExOpening(inRange_hsv)
cv2.imshow('morphologyExOpening', morphologyExOpening_frame)
# 闭运算
morphologyExClosing_frame = detect.morphologyExClosing(morphologyExOpening_frame)
cv2.imshow('morphologyExClosing', morphologyExClosing_frame)
# Sobel_frame
Sobel_frame = detect.sobel(morphologyExClosing_frame)
cv2.imshow('Sobel_frame', Sobel_frame)
# 寻找外部的点:建立RETR_EXTERNAL来统计最大外围的点。
contours, hierarchy = cv2.findContours(Sobel_frame.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# cnt = contours[1:50] 这个表示的是提取的图像的范围
cv2.drawContours(frame, areaFilter(contours), -1, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('result', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:
break
cv2.destroyAllWindows()
效果：
评论（0）
您还未登录，请登录后发表或查看评论