OpenCV中的方向边缘检测

Question

我想检测出有一定角度/方向的边缘。

从一篇文章改编而来，我已经计算出使用OpenCV震级、相位和Sobel函数来过滤掉不需要的边缘点。然后使用幅度图像(以相位图像为条件)输出边缘点。

然而，所得结果与Canny边函数并不相似。有不想要的角度的边缘被过滤掉是很好的，但是检测到的边缘是点的斑点，而不是细的线边。

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在使用findContours之后，左侧边缘图像也会被绘制出来，但这几乎没有帮助。

1)模拟Canny处理时还应添加哪些内容？

2)对于方向边缘检测，这种方法是否比使用方向核比使用典型的Sobel核更有鲁棒性？

谢谢!

编辑01：

忘记把我的代码链接

Answer 1

或者，您可以尝试lsd，(http://www.ipol.im/pub/art/2012/gjmr-lsd/)。它以两点对的形式输出线，因此方向滤波也是可能的。

还有另一个行段实现@ http://sourceforge.net/projects/lswms/，尽管上面的lsd链接有更好的结果

如果您想要单个像素边缘，则需要进行骨架化/细化。

编辑

在编译时，将lsd.c重命名为lsd.cpp。我在网址上使用了1.6版。代码和结果如下。您也可以调整阈值以抑制小段。

#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
#include "lsd.h"
void lsd_call(Mat& im)
{
    Mat gray;
    cvtColor(im,gray,CV_BGR2GRAY);
    Mat imgdouble;
    gray.convertTo(imgdouble,CV_64FC1);
    double * image;
    double * out;
    int x,y,i,j,n;
    out = lsd(&n,(double*)imgdouble.data,imgdouble.cols,imgdouble.rows);
    Mat lines = im.clone();
    Mat lines_binary = Mat::zeros(gray.size(),CV_8UC1);
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        double x1,y1,x2,y2,w;
        x1 = out[7*i+0];
        y1 = out[7*i+1];
        x2 = out[7*i+2];
        y2 = out[7*i+3];
        w = out[7*i+4];
        double length = sqrt(pow(x1-x2,2)+pow(y1-y2,2));
        double angle =  atan2(y2 - y1, x2 - x1) * 180 / CV_PI;

        if(angle<180 && angle>90)
        {
            line(lines,Point2d(out[7*i+0],out[7*i+1]),Point2d(out[7*i+2],out[7*i+3]),Scalar    (0,0,255));
            line(lines_binary,Point2d(out[7*i+0],out[7*i+1]),Point2d(out[7*i+2],out[7*i+3])    ,Scalar(255));
        }
        if(length>75)
        {
            //line(todraw,Point2d(out[7*i+0],out[7*i+1]),Point2d(out[7*i+2],out[7*i+3]),    Scalar(0,0,255),out[7*i+4]);
        }
    }
    imshow("lines",lines);
    imshow("lines_binary",lines_binary);
    imwrite("c:/data/lines.jpg",lines);
    imwrite("c:/data/linesbinary.jpg",lines_binary);
    free( (void *) out );

}
int main(int argc,char** argv )
{
    Mat im = imread("c:/data/lines.png");
    lsd_call(im);
    waitKey(0);
}

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Answer 2

1) Canny边缘检测器由于沿邻域无极大值抑制而产生较薄的边缘。为了模拟这一点，您需要选择沿该方向边缘响应最大的边缘像素。这样就可以防止点状斑点。

正如您可能猜到的，网格中较弱的图像可以通过您定义的阈值被抑制。

2)遗憾的是，我不能给出确切的答案。对于给出的天使来说，核可能受到离散化的限制。因此，对于许多不同的角度，这种方法“应该”更好。