Функции > Обработка изображений > Операторы обнаружения кромок > Пример. Обнаружение границ по методу Канни
Пример. Обнаружение границ по методу Канни
Используйте функцию canny для обнаружения кромок изображения. Алгоритм очень точно находит расположение кромок, минимизируя появление ложных значений.
Сведения об использовании этого примера см. в разделе Сведения о примерах обработки изображений.
Искусственное изображение
1. Используйте функцию READ_IMAGE для чтения искусственного изображения.
Щелкните для копирования этого выражения
2. Используйте функцию , чтобы увеличить изображение, и используйте функцию zoomWRITEBMP, чтобы записать изображение с измененным масштабом в файл.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
3. Примените функцию canny к исходному изображению и запишите результат в файл.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
4. Вставьте новое изображение и сравните его с масштабированным изображением.
(pattern_zoomed.bmp)
(pattern_canny.bmp)
5. Измените значения аргументов показанной выше функции и просмотрите эффект на краях результирующего изображения.
Большие значения среднеквадратичного отклонения создают грубые кромки (лучше для зашумленной горизонтальной полосы) и потерю деталей в других местах (например, две кромки могут слиться в одну).
Большие значения нижнего порога создают более чистое изображение кромок, поскольку остаются только кромки выше определенного значения градиента.
Большие значения верхнего порога приводят к эффекту порога гистерезиса.
Большие значения высокого уровня приводят к полному исчезновению кромок, соответствующих объектам, у которых на связывающих кромках нет пикселов с интенсивностью большей, чем высокий уровень.
Натуральное изображение
Нахождение границ в изображении головы.
1. Прочитайте изображение мозга и примените к нему функцию canny.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
2. Запишите результат в файл.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
3. Вставьте и сравните два изображения.
(brain.bmp)
(brain_canny.bmp)
Функция canny обнаруживает наиболее заметные кромки, включая границы головы и мозга. Можно настроить уровень детализации, изменяя значения аргументов функции.
4. Прочитайте изображение отпечатка пальца и примените к нему функцию canny.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
5. Запишите результат в файл.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
6. Вставьте и сравните два изображения.
(fingerp.bmp)
(fingerp_canny.bmp)
Функция canny обнаруживает на изображении отпечатка границы основных контуров пальца, которые можно использовать в системе распознавания образов.
7. Прочитайте изображение человека и примените к нему функцию canny.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
8. Запишите результат в файл.
Щелкните для копирования этого выражения
9. Вставьте и сравните два изображения.
(lena.bmp)
(lena_canny.bmp)
Было ли это полезно?