受光照影响的边缘检测

Question

我有这张灰度原始图像：

我想检测物体的边缘。但是，它会受到边缘附近光照的影响。这是我经过高斯模糊和Canny边缘检测后得到的：

这是我的代码：

    cv::cvtColor(imgOriginal, imgGrayscale, CV_BGR2GRAY);       // convert to grayscale

    cv::GaussianBlur(crop,                  // input image
        imgBlurred,                         // output image
        cv::Size(5, 5),                     // smoothing window width and height in pixels
        5);                                 // sigma value, determines how much the image will be blurred

    cv::Canny(imgBlurred,           // input image
        imgCanny,                   // output image
        0,                          // low threshold
        100);                       // high threshold

光源在物体下方。物体边缘的照明来自光源或光的反射。他们总是在同一个地方。

照明也被检测为边缘。我已经尝试了其他几种方法，例如使用 示例代码 连接组件标记和二值化图像（这里是初学者）但是有用。有什么方法可以检测干净的边缘照明吗？

Answer 1

要彻底解决这个问题是不可能的。边缘检测器可以检测到的是由于对象中的边缘而导致的强度变化。鉴于你那里的照明，由照明引起的变化非常突出。

我会建议两种方法来解决这个问题：

调整灯光，如果可以的话获得正确的照明可以解决任何计算机视觉问题的 50%。
使用您对图像、背景或灯光的任何了解来去除不必要的边缘。如果相机是静止的，背景减法可以去除背景产生的边缘。如果你知道物体的形状、颜色等，你可以去除与物体不太吻合的边缘。如果很难确定物体的确切属性，您还可以用很多照片训练机器学习系统来分割图像。

Answer 2

使用具有相当大内核的 erosion 可以移除背景光块，因为对象比光块大得多

您可以尝试的另一种常用技术是使用 distance transform + watershed。距离变换很可能 return 点你确定在对象内部（因为对象有小的暗区）。 Watershed 将尝试找到与确认的点相连（通过比较梯度）的区域。如果距离变换给出对象内部的多个点，您可能需要在分水岭后合并多个区域。

受光照影响的边缘检测

Edge detection affected by light illumination

c++

opencv

edge-detection

canny-operator

connected-components