带阈值图像的边缘检测

Question

我正在尝试正确检测经过模糊、灰度化和阈值处理的扑克牌边缘。我认为具有鲜明的黑白对比会使边缘很容易被检测到，但到目前为止还没有任何乐趣。我开始于：

并使用我编写的 Canny Edge Detector 生成这个：

索贝尔的结果基本相同。但是使用 OpenCV 的 Canny Detection 我可以产生这个：

我迫切需要在自己的代码中重新创建正确装配在一起的边框，而且我不致力于使用任何特定类型的边缘检测，我只需要找到一种算法可以提供我连接的边缘！可以找到我的 Canny 代码 here, and it is very much based from the LIRE code here. 如果有人可以帮助我从第一张图片转到第三张图片，我将不胜感激！欢迎任何边缘检测！

编辑：NMS 代码：

    //main program
    for(int x = 1; x < width-1; x++)
    {
        for(int y = 1; y < height-1; y++)
        {
            if(src.getRaster().getPixel(x, y, tmp)[0] >= 250)
            {
                trackWeakOnes(x, y, src);
            }
        }
    }

    private static void trackWeakOnes(int x, int y, BufferedImage src) 
    {
        for (int a = x - 1; a <= x + 1; a++)
        {
            for (int b = y - 1; b <= y + 1; b++) 
            {
                if (checkWeak(a, b, src)) 
                {
                    src.getRaster().setPixel(x, y, tmpMax);
                    trackWeakOnes(a, b, src);
                }
            }
        }
    }

    private static boolean checkWeak(int x, int y, BufferedImage src)
    {   
        return ((src.getRaster().getPixel(x, y, tmpPix)[0] > 0) && 
                (src.getRaster().getPixel(x, y, tmpPix)[0] < 255));
    }

tmpPix为空数组，待填充，tmpMax为数组{255, 255, 255}，使边变白

Answer 1

对于这张干净的图像，您不需要复杂的算法。几个简单的过滤器就可以解决问题。

在 matlab 中，代码如下所示：

O=abs(filter2([-1 0 1],I))+abs(filter2([-1;0;1],I));

这意味着对于每个像素 (x,y)，您执行：

output(x,y) = abs( I(x+1,y)-I(x-1,y) ) + abs( I(x,y+1) - I(x,y-1) );

Answer 2

我没有读过你的代码，但我观察到一个奇怪的伪影：沿着水平边缘，检测到的像素出现在孤立的 8 连接三元组中。我怀疑非最大抑制逻辑存在缺陷。（无论如何，某处存在各向异性。）

也就是说，二值图像的边缘检测可以通过contour tracing来完成。

带阈值图像的边缘检测

Edge Detection with Thresholded Image

image-processing

computer-vision

edge-detection