边缘检测灰度图像

Question

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我需要一些建议，在一个计算机视觉项目，我正在工作。我正在尝试提取下图中的一个角

。在右侧图像中，im搜索的边缘被标记为黄色。边缘检测总是失败，因为中间的边缘太模糊了。我使用opencv和python运行此进程。

我开始用阈值法去除白点。之后是一个大的中位数模糊(31-53)。然后，采用自适应阈值方法将左右两个区域从角点中分离出来。但是，由于边缘几乎看不见，因此效果总是不好的。

有没有其他方法来提取这个边缘，或者我必须尝试用更好的相机？

谢谢你的帮助。

Answer 1

首先，你有其他的数据集吗？因为很难仅从1个输入来讨论它。

你可以做的几件事。

1. 最好的办法是改变相机的成像技术，以获得更好、更清晰的边缘。

当很难做到这一点时使用

1. 。尝试基于模型的fitting.If您的映像在所有班级中都是可重复的。我可以观察到右边的一些圆圈和左边的两条锐利的直线边。你想要的红色软边圆圈位于这两个明显特征的中间。这可以被认为是一个模型。然后，你可以对这两个区域之间的像素使用其他技术(因为它们很容易被检测到)。这些技术包括但不限于直方图均衡、高通滤波甚至小波变换。

1. 最好的方法是使用参数拟合。你想要分割的东西不是坚固的边缘，也不是平滑的平面。因此，您可以调整精明的边缘检测，以找到那些不是那么强的边缘。我不支持这种方法。如果你真的没有选择，也没有其他图像，那么你可以尝试一下。

1. 的最后一种方法是使用基于深度学习的方法来训练和自动分割出这一部分。这个方法可能行得通。但是，如果不是数千个数据集和标签，也需要数百个。

问候

盛海园