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问关于(canny)边缘检测的一般问题
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Stack Overflow用户

提问于 2019-08-21 14:26:09

回答 1查看 518关注 0票数 1

对于图像中的边缘检测，我面临一些一般的问题(图像应该与我的问题无关)。

我想让精明的边缘检测器忽略某个像素值。例如:只有当灰度值不是0时，它才应该寻找边缘。否则就会检测到“假边”。我通常使用cv2. cv2.canny函数，它运行得很快而且很好。问题是，它是不可定制的。因此，我采用了自定义canny边缘检测器(detector#Python)的代码来定制它。它可以工作，但计算边沿的速度太慢了(这需要几分钟，而cv2.canny函数只需一秒钟)。这是我的第一个问题。是否有另一种方法使cv2.canny函数“忽略”certein值的像素。想象一下，在图片中的某个地方是一个充满黑色的区域(在下面的图片中)。我不想让边缘探测器探测到这个黑色区域的边缘。

一旦我在我的图像中检测到一些清晰的边缘，我想要创建基于这些边缘的面具。我在网上找不到这方面的例子。因此，如果有人知道在哪里找到一个很好的教程，如何从边缘创建面具，这将是伟大的，如果你可以帮助我。

提前感谢

image-processing

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回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2019-08-21 15:35:57

下面是一个方法：

像往常一样使用快速OpenCV函数计算Canny。
现在，定位图像中的所有黑色像素--您可以使用_,thr = cv2.threshold(im,1,255,cv2.THRESH_BINARY)来实现这一点，并通过形态学将这些区域扩展为1个像素，这样就可以像通常情况下那样稍微偏移边缘。
将正常的Canny图像与您创建的掩码相乘，这样它在黑色区域中找到的任何东西都会被乘以零，即丢失。

票数 3

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/57593926

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