如何理解這段python程序

convolve 這個函數(shù)應(yīng)該是 輸入的numpy.array，按照權(quán)值weight，

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以(i，j)點的鄰域 行列式(i:i+w，j+j+h)和行列式wight進行 行列式相乘 得到的結(jié)果為新的(i，j)

說白了就是權(quán)值的相加減的問題，梯度不剃度我就不知了額

3種python3的canny邊緣檢測之靜態(tài)，可調(diào)節(jié)和自適應(yīng)

先看高級版的python3的canny的自適應(yīng)邊緣檢測：

內(nèi)容：

1 canny的邊緣檢測的介紹。

2 三種方法的canny的邊緣檢測，由淺入深地介紹：固定值的靜態(tài)，可自調(diào)節(jié)的，自適應(yīng)的。

說明：

1 環(huán)境：python3.8、opencv4.5.3和matplotlib3.4.3。

2 圖片：來自品閱網(wǎng)正版免費圖庫。

3 實現(xiàn)自適應(yīng)閾值的canny邊緣檢測的參考代碼和文章：

上述的代碼，本機均有報錯，故對代碼進行修改，注釋和運行。

初級canny：

1 介紹：opencv中給出了canny邊緣檢測的接口，直接調(diào)用：

即可得到邊緣檢測的結(jié)果ret，其中，t1，t2是需要人為設(shè)置的閾值。

2 python的opencv的一行代碼即可實現(xiàn)邊緣檢測。

3 Canny函數(shù)及使用：

4 Canny邊緣檢測流程：

去噪 -- 梯度 -- 非極大值抑制 -- 滯后閾值

5 代碼：

6 操作和過程：

7 原圖：

8 疑問：

ret = cv2.canny(img,t1,t2)，其中，t1，t2是需要人為設(shè)置的閾值，一般人怎么知道具體數(shù)值是多少，才是最佳的呀？所以，這是它的缺點。

中級canny：

1 中級canny，就是可調(diào)節(jié)的閾值，找到最佳的canny邊緣檢測效果。

2 采用cv2.createTrackbar來調(diào)節(jié)閾值。

3 代碼：

4 操作和效果：

5 原圖：

高級canny：

1 自適應(yīng)canny的算法：

ret = cv2.canny(img,t1,t2)

即算法在運行過程中能夠自適應(yīng)地找到較佳的分割閾值t1，t2。

2 文件結(jié)構(gòu)：

3 main.py代碼：

4 dog.py代碼：

5 bilateralfilt.py代碼：

6 原圖：

7 效果圖：本文第一個gif圖，此處省略。

小結(jié)：

1 本文由淺入深，總結(jié)的很好，適合收藏。

2 對于理解python的opencv的canny的邊緣檢測，很有幫助。

3 本文高級版canny自適應(yīng)的算法參考2篇文章，雖然我進行代碼的刪除，注釋，修改，優(yōu)化等操作，故我不標注原創(chuàng)，對原作者表達敬意。

4 自己總結(jié)和整理，分享出來，希望對大家有幫助。

python庫skimage 實現(xiàn)canny邊緣探測

請參考： Canny算法python手動實現(xiàn)

請參考： Canny邊緣檢測算法原理及opencv實現(xiàn)

skimage.feature.canny(image, sigma=1.0, low_threshold=None, high_threshold=None, mask=None, use_quantiles=False)

sigma：高斯濾波器的標準差

low_threshold：Canny算法最后一步中，小于該閾值的像素直接置為0

high_threshold：Canny算法最后一步中，大于該閾值的像素直接置為255

邊緣檢測之孤立點檢測及Python實現(xiàn)

邊緣即指圖像中連接在一起的像素值發(fā)生突變的像素點的集合，故邊緣檢測則為檢測出圖像中所有的邊緣

根據(jù)邊緣像素的像素值突變的特性，可以想象到 導(dǎo)數(shù) 是一種即為有效的手段。而在圖像中的像素值是離散的值，故在實際邊緣檢測算法中采用 差分 來近似導(dǎo)數(shù)。

即 一階導(dǎo)數(shù)

而對于 二階導(dǎo)數(shù)

又根據(jù)一階導(dǎo)數(shù)的差分公式可得

而對于上式，可知其為關(guān)于 的差分，故 可得到關(guān)于 的差分

綜上可知

在圖像中，灰度值的變化是雙向的—— 軸與 軸。換句話說，在檢測邊緣像素點時，需要考慮到兩個方向的梯度。而拉普拉斯算子在二維空間的表達式為

即為兩個方向上的二階導(dǎo)數(shù)之和，而二階導(dǎo)數(shù)相對于一階導(dǎo)數(shù)對于像素點的變化更為敏感，則應(yīng)用拉普拉斯算子可十分有效的檢測到孤立點。當然，也正因為拉普拉斯算子對于變化十分敏感，噪聲對其的影響較大。

根據(jù)1.2中二階導(dǎo)數(shù)的推導(dǎo)式，可得拉普拉斯算子如下

在點 計算的拉普拉斯算子的絕對值大于指定的閾值時（即該點的像素值變化明顯），則認為該點為邊緣點；對于輸出圖像中該位置為亮點。否則，為暗點。表達式如下

在計算圖像中的一階導(dǎo)數(shù)與二階導(dǎo)數(shù)時，空間濾波器是常用計算方法。計算過程為模板系數(shù)與在計算點處模板所對應(yīng)的像素點的灰度值的乘積之和。當模板系數(shù)之和為 時，表示對于恒定灰度區(qū)域計算的模板想要為 。

空間濾波器模板

對應(yīng)灰度值

兩個矩陣元素對應(yīng)相乘相加則為拉普拉斯算子

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