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[youcansの200のOpenCVルーチン]145。形態学的エッジとコーナー検出
5.7形態学的エッジおよびコーナー検出
エッジとコーナーは、画像の重要な特徴を保持するだけでなく、情報量を大幅に削減するため、情報エントロピーが大きくなります。視野は重要な役割を果たします。コーナー検出の方法は、主に画像のエッジまたは画像のグレースケールに基づいており、後者は、ハリス演算子、モラベック演算子、スーザン演算子など、より広く使用されています。
このセクションでは、形態ベースのエッジ検出とコーナー検出の方法を紹介します。コーナーは水平方向と垂直方向の両方で大きく異なります。つまり、x方向とy方向の勾配が大きく、エッジはx方向とy方向のいずれかで大きな勾配があり、平坦な領域は水平方向と垂直方向の両方にあります。方向。勾配は小さいです。
形態学的エッジ検出の原理は、画像内のオブジェクトが拡大すると周囲に拡大し、侵食すると縮小し、変更された領域はオブジェクトのエッジでのみ発生することです。画像の形態勾配演算は、拡張された画像と侵食された画像の差であり、画像の輪郭を取得することができます。これは通常、オブジェクトのエッジを抽出するために使用されます。
形態学的コーナー検出の原理は、元の画像のエッジが変化せず、十字、ダイヤモンド、正方形、X形状などのさまざまな形状の構造要素の膨張と腐食によって焦点のみが侵食されることです。
このケースは、形態学的方法の機能を実証するためだけのものであり、効率的で正確なコーナー検出方法ではないことに注意してください。
ルーチン10.36：グレースケール形態に基づくエッジとコーナーの検出
形態学的エッジ検出の原理は、画像内のオブジェクトが拡大すると周囲に拡大し、腐食すると縮小し、変更された領域はオブジェクトのエッジでのみ発生することです。画像の形態勾配演算は、拡張された画像と侵食された画像の差であり、画像の輪郭を取得することができます。これは通常、オブジェクトのエッジを抽出するために使用されます。
（1）まず、十字型の構造要素を使用して拡大し、画像を水平方向と垂直方向に拡大しますが、45度と135度の斜め方向には拡大せず、腐食もあります。 45度と135度の斜め方向の腐食。
（2）まず、X字型の構造要素を使用して拡大し、画像を水平、垂直、45度、135度の斜め方向に拡大します。次に、正方形のチェックを使用して拡大結果を腐食し、コーナーが元の画像のが復元され、水平方向の垂直方向のエッジが侵食されます。
（3）2を引いて、コーナー検出結果を求めます。
# 10.36: 基于灰度形态学的拐角检测
# 基于灰度形态学的复杂背景图像重建
img = cv2.imread("../images/imgBuilding1.png", flags=1)
imgSign = img.copy()
imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图片格式转换：BGR(OpenCV) -> Gray
# ret, imgBin = cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU) # 二值化处理
# 边缘检测
element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
imgEdge = cv2.morphologyEx(imgGray, cv2.MORPH_GRADIENT, element) # 形态学梯度
# 构造 5×5 结构元素，十字形、菱形、方形、X 型
cross = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (5, 5)) # 十字型结构元
square = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) # 矩形结构元
xShape = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (5, 5)) # X 形结构元
diamond = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (5, 5)) # 构造菱形结构元
diamond[1, 1] = diamond[3, 3] = 1
diamond[1, 3] = diamond[3, 1] = 1
print(diamond)
imgDilate1 = cv2.dilate(imgGray, cross) # 用十字型结构元膨胀原图像
imgErode1 = cv2.erode(imgDilate1, diamond) # 用菱形结构元腐蚀图像
imgDilate2 = cv2.dilate(imgGray, xShape) # 使用 X 形结构元膨胀原图像
imgErode2 = cv2.erode(imgDilate2, square) # 使用方形结构元腐蚀图像
imgDiff = cv2.absdiff(imgErode2, imgErode1) # 将两幅闭运算的图像相减获得角点
retval, thresh = cv2.threshold(imgDiff, 40, 255, cv2.THRESH_BINARY) # # 二值化处理
# 在原图上用半径为 5 的圆圈标记角点
for j in range(thresh.size):
y = int(j / thresh.shape[0])
x = int(j % thresh.shape[0])
if (thresh[x, y] == 255):
cv2.circle(imgSign, (y, x), 5, (255, 0, 255))
plt.figure(figsize=(9, 6))
plt.subplot(131), plt.title("Origin"), plt.axis('off')
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.subplot(132), plt.title("Edge"), plt.axis('off')
plt.imshow(imgEdge, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.subplot(133), plt.title("Corner"), plt.axis('off')
plt.imshow(cv2.cvtColor(imgSign, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.tight_layout()
plt.show()
（このセクションの終わり）
著作権表示：
Youcans @ xuptのオリジナル作品、再版にはオリジナルのリンクを付ける必要があります：（https://blog.csdn.net/youcans/article/details/123786155）
Copyright 2022 youcans、XUPT
Crated：2022-3-30
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