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OpenCV使用Canny邊緣檢測器實現圖像邊緣檢測

編輯:關於Android編程

效果圖

邊緣檢測結果

原圖

源碼

KqwOpenCVFeaturesDemo

Canny邊緣檢測器是一種被廣泛使用的算法,並被認為是邊緣檢測最優的算法,該方法使用了比高斯差分算法更復雜的技巧,如多向灰度梯度和滯後阈值化。

Canny邊緣檢測器算法基本步驟

平滑圖像:通過使用合適的模糊半徑執行高斯模糊來減少圖像內的噪聲。 計算圖像的梯度:這裡計算圖像的梯度,並將梯度分類為垂直、水平和斜對角。這一步的輸出用於在下一步中計算真正的邊緣。 非最大值抑制:利用上一步計算出來的梯度方向,檢測某一像素在梯度的正方向和負方向上是否是局部最大值,如果是,則抑制該像素(像素不屬於邊緣)。這是一種邊緣細化技術,用最急劇的變換選出邊緣點。 用滯後阈值化選擇邊緣:最後一步,檢查某一條邊緣是否明顯到足以作為最終輸出,最後去除所有不明顯的邊緣。

算法比較復雜,但是使用很簡單,首先將圖像灰度化

// 原圖置灰
Imgproc.cvtColor(src, grayMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

然後調用Imgproc.Canny()方法即可

// Canny邊緣檢測器檢測圖像邊緣
Imgproc.Canny(grayMat, cannyEdges, 10, 100);
第一個參數表示圖像輸入 第二個參數表述圖像輸出 第三個參數表示低阈值 第四個參數表示高阈值

在Canny邊緣檢測算法中,將圖像中的點歸為三類:

被抑制點

灰度梯度值 < 低阈值

弱邊緣點

低阈值 <= 灰度梯度值 <= 高阈值

強邊緣點

高阈值 < 灰度梯度值

封裝

/**
 * Canny邊緣檢測算法
 *
 * @param bitmap 要檢測的圖片
 */
public void canny(Bitmap bitmap) {
    if (null != mSubscriber)
        Observable
                .just(bitmap)
                .map(new Func1() {

                    @Override
                    public Bitmap call(Bitmap bitmap) {

                        Mat grayMat = new Mat();
                        Mat cannyEdges = new Mat();

                        // Bitmap轉為Mat
                        Mat src = new Mat(bitmap.getHeight(), bitmap.getWidth(), CvType.CV_8UC4);
                        Utils.bitmapToMat(bitmap, src);

                        // 原圖置灰
                        Imgproc.cvtColor(src, grayMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
                        // Canny邊緣檢測器檢測圖像邊緣
                        Imgproc.Canny(grayMat, cannyEdges, 10, 100);

                        // Mat轉Bitmap
                        Bitmap processedImage = Bitmap.createBitmap(cannyEdges.cols(), cannyEdges.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
                        Utils.matToBitmap(cannyEdges, processedImage);

                        return processedImage;
                    }
                })
                .subscribeOn(Schedulers.io())
                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                .subscribe(mSubscriber);
}

使用

// 圖片特征提取的工具類
mFeaturesUtil = new FeaturesUtil(new Subscriber() {
    @Override
    public void onCompleted() {
        // 圖片處理完成
        dismissProgressDialog();
    }

    @Override
    public void onError(Throwable e) {
        // 圖片處理異常
        dismissProgressDialog();
    }

    @Override
    public void onNext(Bitmap bitmap) {
        // 獲取到處理後的圖片
        mImageView.setImageBitmap(bitmap);
    }
});

// Canny邊緣檢測器檢測圖像邊緣
mFeaturesUtil.canny(mSelectImage);
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