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OpenCV：边缘检测。

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发布于 2020-10-09 07:37:47

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边缘在人类视觉和计算机视觉中均起着重要的作用。

人类能够仅凭一张背景剪影或一个草图就识别出物体类型和姿态。

其中OpenCV提供了许多边缘检测滤波函数，这些滤波函数都会将非边缘区域转为黑色，将边缘区域转为白色或其他饱和的颜色。

不过这些滤波函数都很容易将噪声错误地识别为边缘，所以需要进行模糊处理。

本次的模糊操作使用高斯模糊(低通滤波器)，最常用的模糊滤波器(平滑滤波器)之一，是一个削弱高频信号强度的低通滤波器。

低通滤波器，在像素与周围像素的亮度差值小于一个特定值时，平滑该像素的亮度，主要用于去噪和模糊化。

边缘检测则是使用OpenCV的Canny函数实现，算法虽然很复杂，但是代码却很简单。

5个步骤，使用高斯滤波器对图像去噪、计算梯度、在边缘上使用非最大抑制(NMS)、在检测到的边缘上使用双(double)阈值去除阳性(false positive)、分析所有的边缘及其连接，保留真正的边缘并消除不明显的边缘。

下面就来实现一下「跳一跳」的边缘检测，得以获取方块的中心位置。

/ 01 / 边缘检测

Canny边缘检测代码如下。

import cv2
import numpy as np

# 读取原图像
img = cv2.imread('game.png', 0)

# 显示原图像
cv2.namedWindow('img', 0)
cv2.resizeWindow('img', 400, 600)
cv2.imshow('img', img)

# 高斯模糊
img_rgb = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
canny_img = cv2.Canny(img_rgb, 1, 10)

# 显示边缘检测图像
cv2.namedWindow('canny', 0)
cv2.resizeWindow('canny', 400, 600)
cv2.imshow('canny', canny_img)

# 输出边缘检测图像的高和宽
H, W = canny_img.shape
print(H, W)

输出的图像高宽分别为1920和1080。

下面是原图像灰度图和边缘检测图像。

接下来，通过边缘检测图像找到方块的第一个顶点(上顶点)。

# 第一个顶点的高度,row为列表(代表每一行的像素值),max(row)获取列表中最大的像素值
y_top = np.nonzero([max(row) for row in canny_img[400:]])[0][0] + 400

对图像高度大于400的行进行遍历(这样可以去除上方数字270以及小程序块的影响)。

np.nonzero()表示获取列表元素数值不为0的位置，第一个即为上顶点的高度值。

接下来获取上顶点的宽度值。

# 第一个顶点的宽度
x_top = int(np.mean(np.nonzero(canny_img[y_top])))

这里发现有好几个水平点，所以最后取平均值。

接下来对方块下顶点的位置进行确定。

为了跳过小白圈的影响，在上顶点高度的基础上加上80个像素大小。

然后往下方遍历，宽度值保持不变，直至找到像素值不为0的点。

便得到了方块的下顶点坐标。

# 跳过小白圈,然后遍历
y_bottom = y_top + 80
for row in range(y_bottom, H):
    if canny_img[row, x_top] != 0:
        y_bottom = row
        break

# 得到方块的中心点
x_center, y_center = x_top, (y_top + y_bottom) // 2

# 绘制以方块中心点为圆心的圆
cv2.circle(canny_img, (x_center, y_center), 33, (255, 0, 255), 2)

# 显示得到的图像
cv2.namedWindow('result', 0)
cv2.resizeWindow('result', 400, 600)
cv2.imshow('result', canny_img)

# 结束
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()