python 如何在 Canny 边缘检测器中量化方向

Question

我试图理解 python 中 Canny 运算符的实现我在 Rosettacode.org 上找到了，但不明白它是如何计算 thetaQ 的。为什么它在这个公式中使用 5 以及它如何量化方向？有人可以帮我吗？

#!/bin/python
import numpy as np
from scipy.ndimage.filters import convolve, gaussian_filter
from scipy.misc import imread, imshow

def CannyEdgeDetector(im, blur = 1, highThreshold = 91, lowThreshold = 31):
    im = np.array(im, dtype=float) #Convert to float to prevent clipping values

    #Gaussian blur to reduce noise
    im2 = gaussian_filter(im, blur)

    #Use sobel filters to get horizontal and vertical gradients
    im3h = convolve(im2,[[-1,0,1],[-2,0,2],[-1,0,1]]) 
    im3v = convolve(im2,[[1,2,1],[0,0,0],[-1,-2,-1]])

    #Get gradient and direction
    grad = np.power(np.power(im3h, 2.0) + np.power(im3v, 2.0), 0.5)
    theta = np.arctan2(im3v, im3h)
    thetaQ = (np.round(theta * (5.0 / np.pi)) + 5) % 5 #Quantize direction

    #Non-maximum suppression
    gradSup = grad.copy()
    for r in range(im.shape[0]):
        for c in range(im.shape[1]):
            #Suppress pixels at the image edge
            if r == 0 or r == im.shape[0]-1 or c == 0 or c == im.shape[1] - 1:
                gradSup[r, c] = 0
                continue
            tq = thetaQ[r, c] % 4

            if tq == 0: #0 is E-W (horizontal)
                if grad[r, c] <= grad[r, c-1] or grad[r, c] <= grad[r, c+1]:
                    gradSup[r, c] = 0
            if tq == 1: #1 is NE-SW
                if grad[r, c] <= grad[r-1, c+1] or grad[r, c] <= grad[r+1, c-1]:
                    gradSup[r, c] = 0
            if tq == 2: #2 is N-S (vertical)
                if grad[r, c] <= grad[r-1, c] or grad[r, c] <= grad[r+1, c]:
                    gradSup[r, c] = 0
            if tq == 3: #3 is NW-SE
                if grad[r, c] <= grad[r-1, c-1] or grad[r, c] <= grad[r+1, c+1]:
                    gradSup[r, c] = 0

.........

Answer 1

atan2 returns [-π,π] 范围内的值。公式 (np.round(theta * (5.0 / np.pi)) + 5) 将其转换为具有四舍五入值的范围 [0,10]。然后，他们取值模 5，得到范围 [0,4] 内的整数，将 5 和 10 映射到 0、6 到 1，等等。也就是说，0、-π 和 π 都映射到同一个整数. 后来他们取该值模 4，将 4 映射到 0。那是我不明白的部分。这对我来说似乎是错误的。这是映射：

您可以看到，刚好高于 π/2 的值被映射为 3，刚好低于 π/2 的值被映射为 2。此外，映射到 0 的角度范围是映射到其他角度的范围的两倍。我会以不同的方式四舍五入这些角度。

无论如何，Canny 过滤器的典型实现不会量化角度，而是使用插值来读取像素之间的值。

此外，使用 Sobel 滤波器计算导数很奇怪，尤其是因为它们是在高斯滤波器之后应用的。这里应该改用高斯滤波器的导数，一步平滑计算导数。

python 如何在 Canny 边缘检测器中量化方向

How to quantize directions in Canny edge detector in python

python-3.x

image-processing

scipy

canny-operator