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Pythonエッジ検出と曲率計算

エッジ検出の問題が以前に投稿されたことは知っていますが（Javaの場合： 画像内のオブジェクトの数を数える 、言語に依存しません： 画像のエッジ検出 ）、知りたいですPythonでそれを実装する方法。

いくつかの単純な形状（ノイズのあるバイナリ形状）で、エッジ検出とエッジ周辺の曲率計算を行っています。 OpenCVのラッパーがあることは知っていますが、どちらが優れているかわかりません：pyopencv、pycv、pycvf？

私は基本的にこの2つのタスクのみを実行しているため、ライブラリを使用するよりも自分で実装する方が速いかどうかもわかりません。

pythonimage-processingcomputer-vision
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clwen

活発に開発されているscikit-imageには、セグメンテーションとエッジ検出のアルゴリズムがあります。

Scikit Imagesの例

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Stefan van der Walt

Pythonのscipyでエッジ検出を簡単に実現できます。

from scipy import ndimage
Edge_horizont = ndimage.sobel(greyscale, 0)
Edge_vertical = ndimage.sobel(greyscale, 1)
magnitude = np.hypot(Edge_horizont, Edge_vertical)

そして、これが元の画像とエッジ検出後の画像の例です。 enter image description here

Scikit-imageには、エッジ検出の方法の 説明付きの特別ページ があります。

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Salvador Dali

python scikit imageを使用して、輪郭を見つける非常に簡単な方法があります。これは、実際には次のような数行のコードです。

    from skimage import measure
    contours = measure.find_contours(gimg, 0.8)

これにより、等高線のベクトル表現が返されます。行ごとに別々の配列。また、近似値を計算することで、線のポイント数を減らすことも簡単です。ソースコードを使用したもう少し長い説明を次に示します。 Pythonによる画像のベクトル化

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mrbo

使用できるさまざまなエッジ検出器があります：Canny、Sobel、Laplacian、Scharr、Prewitt、Roberts。あなたはそれを行うことができます OpenCV ：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('your_image.jpg', 0)

# Canny
edges_canny = cv2.Canny(img, 100, 100)

# Sobel
sobel_x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
sobel_y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
edges_sobel = np.hypot(sobel_x, sobel_y)
edges_sobel *= 255.0 / np.max(edges_sobel)

# Laplacian
edges_laplacian = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_64F)

# Scharr
schar_x = cv2.Scharr(img, cv2.CV_64F, 1, 0)
schar_y = cv2.Scharr(img, cv2.CV_64F, 0, 1)
edges_scharr = np.hypot(schar_x, schar_y)
edges_scharr *= 255.0 / np.max(edges_scharr)

または scikit-image ：

import cv2
from skimage import feature, filters

img = cv2.imread('your_image.jpg', 0)

edges_canny = feature.canny(img) # Canny
edges_sobel = filters.sobel(img) # Sobel
edges_laplace = filters.laplace(img) # Laplacian
edges_scharr = filters.scharr(img) # Scharr
edges_prewitt = filters.prewitt(img) # Prewitt
edges_roberts = filters.roberts(img) # Roberts

Canny Edge検出器は、おそらく最も一般的に使用され、最も効果的な方法ですが、最も複雑でもあります。上記の方法の違いの詳細については、 このブログ投稿 を確認してください。

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tsveti_iko