图像边缘侦测

这篇教学会介绍 OpenCV 三种图像边缘侦测的方法 ( Laplacian()、Sobel()、Canny() )，透过这些方法，可以针对图像进行边缘侦测，并将侦测的结果输出成为新的图像。

快速导览：

• Laplacian()
• Sobel()
• Canny()
• 影片的图像边缘侦测

因为程序中的 OpenCV 会需要使用镜头或 GPU，所以请使用本机环境 ( 参考：使用 Python 虚拟环境 ) 或使用 Anaconda Jupyter 进行实作 ( 参考：使用 Anaconda ) ，并安装 OpenCV 函数库 ( 参考：OpenCV 函数库 )。

Laplacian()

使用 OpenCV 的 Laplacian() 方法，可以针对“灰阶图片”，使用拉普拉斯运算子进行侦测边缘的转换，使用方法如下：

cv2.Laplacian(img, ddepth, ksize, scale)
# img 來源影像
# ddepth 影像深度，設定 -1 表示使用圖片原本影像深度
# ksize 運算區域大小，預設 1 ( 必須是正奇數 )
# scale 縮放比例常數，預設 1 ( 必須是正奇數 )

下面的例子会将蒙娜丽莎图片转灰阶后，再套用模糊化效果，最后使用 Laplacian() 方法产生边缘侦测的图像。

参考：图像模糊化

import cv2
img = cv2.imread('mona.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 轉成灰階
img = cv2.medianBlur(img, 7)                 # 模糊化，去除雜訊
output = cv2.Laplacian(img, -1, 1, 5)        # 偵測邊緣
cv2.imshow('oxxostudio', output)
cv2.waitKey(0)                               # 按下任意鍵停止
cv2.destroyAllWindows()

Sobel()

使用 OpenCV 的 Sobel() 方法，可以针对“灰阶图片”，使用索伯运算子进行侦测边缘的转换，使用方法如下：

cv2.Sobel(img, ddepth, dx, dy, ksize, scale)
# img 來源影像
# dx 針對 x 軸抓取邊緣
# dy 針對 y 軸抓取邊緣
# ddepth 影像深度，設定 -1 表示使用圖片原本影像深度
# ksize 運算區域大小，預設 1 ( 必須是正奇數 )
# scale 縮放比例常數，預設 1 ( 必須是正奇數 )

下面的例子会将蒙娜丽莎图片转灰阶后，再套用模糊化效果，最后使用 Sobel() 方法产生边缘侦测的图像。

import cv2
img = cv2.imread('mona.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 轉成灰階
img = cv2.medianBlur(img, 7)                 # 模糊化，去除雜訊
output = cv2.Sobel(img, -1, 1, 1, 1, 7)      # 偵測邊緣
cv2.imshow('oxxostudio', output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Canny()

使用 OpenCV 的 Canny() 方法，可以针对“灰阶图片”，使用 Canny 运算子进行侦测边缘的转换，使用方法如下：

cv2.Canny(img, threshold1, threshold2, apertureSize)
# img 來源影像
# threshold1 門檻值，範圍 0～255
# threshold2 門檻值，範圍 0～255
# apertureSize 計算梯度的 kernel size，預設 3

下面的例子会将蒙娜丽莎图片转灰阶后，再套用模糊化效果，最后使用 Canny() 方法产生边缘侦测的图像。

import cv2
img = cv2.imread('mona.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 轉成灰階
img = cv2.medianBlur(img, 7)                 # 模糊化，去除雜訊
output = cv2.Canny(img, 36, 36)              # 偵測邊緣
print(output)
cv2.imshow('oxxostudio', output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

影片的图像边缘侦测

延伸“读取并播放影片”文章的范例，在程序码中使用 Canny() 边缘侦测方法，就能将电脑镜头拍摄的画面，即时转换成只剩下边缘的图像。

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
if not cap.isOpened():
    print("Cannot open camera")
    exit()
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("Cannot receive frame")
        break
    img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 轉成灰階
    img = cv2.medianBlur(img, 7)                   # 模糊化，去除雜訊
    img = cv2.Canny(img, 36, 36)                   # 偵測邊緣
    cv2.imshow('oxxostudio', img)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break                                      # 按下 q 鍵停止
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

参考数据

• Laplacian()
• Sobel()
• Canny()

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