【图像处理】图像的边界检测基本方法
1、给出灰度图。
2、用像素右边的像素减去这个像素，差值代替这个像素。
img=io.imread('0.jpg')[:,:,0]
pic=img*1
u,v=img.shape
for i in range(u):
for j in range(v):
if i <u-1:
pic[i,j]=img[i+1,j]-img[i,j]
3、用像素下边的像素减去这个像素，差值代替这个像素。
for i in range(u):
for j in range(v):
if j<v-1:
pic[i,j]=img[i,j+1]-img[i,j]
4、用像素右边的像素和下边的像素的和，减去这个像素的二倍，来代替这个像素：
for i in range(u):
for j in range(v):
if i<u-1 and j<v-1:
pic[i,j]=int(img[i,j+1]+img[i+1,j]-2*img[i,j])
5、用像素上下左右四个像素的和，减去这个像素的四倍，来代替这个像素：
for i in range(1,u):
for j in range(1,v):
if i<u-1 and j<v-1:
pic[i,j]=int(img[i,j+1]+img[i+1,j]+img[i,j-1]+img[i-1,j]-4*img[i,j])
6、这相当于使用下面的卷积内核进行的卷积处理：
kernel=[0,1,0,1,-4,1,0,1,0]
pic=juanji(img,kernel)
1、给定RGB图片。
img=io.imread('0.jpg')
2、把图片转化为灰度图。
img=hui(img)
3、把灰度图二值化，用Otsu方法：
img=otsu(img)
4、用[0, 1, 0, 1, -4, 1, 0, 1, 0]作为卷积模版进行卷积变换，就相当于检测边界。
import imageio as io
from Zft import *
img=io.imread('0.jpg')
img=hui(img)
img=otsu(img)
kernel=[0, 1, 0, 1, -4, 1, 0, 1, 0]
img=juanji(img,kernel)
io.imsave('00.png',img)
5、换个模版，只检测竖向边界：
import imageio as io
from Zft import *
img=io.imread('0.jpg')
img=hui(img)
img=otsu(img)
kernel=[0,0,0,-1,2,-1,0,0,0]
img=juanji(img,kernel)
io.imsave('00.png',img)
6、只检测横向边界：
import imageio as io
from Zft import *
img=io.imread('0.jpg')
img=hui(img)
img=otsu(img)
kernel=[0,-1,0,0,2,0,0,-1,0]
img=juanji(img,kernel)
io.imsave('00.png',img)
