画像の輪郭推定を含む画像処理アプリケーションに Open CV を使用しています。私が知りたいのは、画像のしきい値処理 (ここで行った方法のように) または Canny Edge Algorithm (ここ) を使用すると、より良い結果が得られるかどうかです。これにはアルゴリズム分析が含まれますか、それとも何か不足していますか?
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明らかにキャニーエッジ検出。強力なエッジのみが結果から得られるようにするために、さまざまなことを行います。しきい値処理は、強度を見て、各値が小さいか大きいかを確認し、それぞれ「エッジ」ポイントを取得します。 でも、シーンの複雑さに応じて、しきい値処理とエッジ検出は同じ結果をもたらします。たとえば、前景と背景の間に明確な強度差がある複数の鮮明なオブジェクトを含むクリーンな画像がある場合、エッジ検出またはしきい値処理のいずれかが機能します。異なる領域でコントラストが異なる、より複雑な画像がある場合、または強度の異なる複数のオブジェクトがある場合、適切なピクセルに属さないピクセルが必然的に含まれるため、しきい値処理では良い結果が得られませんオブジェクト。これが、エッジ検出がローカルオペレーターであり、しきい値処理がグローバルであるため、優れている理由です。しきい値処理は、設定された原則をすべてのピクセルに適用します画像で。エッジ検出は、画像をパッチに分解し、各パッチで何かが起こっているかどうかを判断します。
これから何かを取り出したい場合、両者の違いは、しきい値処理がオブジェクト抽出に使用されることが多いのに対し、エッジ検出は、輪郭推定、オブジェクト検出、認識、機能などの処理パイプラインの前処理ステップであることです。分析。しきい値処理は、何かが起こっているかどうかを確認するためのかなり迅速で汚い方法であり、エッジ検出はコンピューター ビジョン関連のタスクに適していますが、「アクティブな」ものを抽出します。
Canny Edge Detection のほうが優れていることを説明する代わりに、いくつかの文献を紹介します。
- ドレクセル大学からのこのページは、私が始めるための素晴らしいものでした: http://dasl.mem.drexel.edu/alumni/bGreen/www.pages.drexel.edu/_weg22/can_tut.html
- Computer Vision Online のこのページでは、さらに詳しく説明しています: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/canny.htm
お役に立てれば！
于 2015-03-28T20:32:17.647 に答える