使用Sobel滤波器进行边缘检测
sobel算子 - sophia_hxw - 博客园 http://www.cnblogs.com/sophia-hxw/p/6088035.html
#1,个人理解
网上查了很多资料,都说sobel算子是用来检测边缘的,分别给了两个方向上的卷积核,然后说明做法,就说这就是sobel算子。对于我个人来说,还有很多不明白的地方,所以理清下思路。
#2,边缘、边界和sobel算子
这个可以自己去google或者百度找定义,边缘和边界不一样,两者没有必然联系也并非毫无联系。因为现实世界的三维空间映射到图像显示的二维空间中会丢失很多信息,也会添进来一部分类似光照、场景等的干扰,所以并不能完全给边缘和边界的关系下一个定义。对图像而言,我们一般是要找出它的边缘,因为这是图像处理中使用较多的一个特征。何为边缘?图像处理中认为,灰度值变化剧烈的地方就是边缘。那么如何判断灰度值变化?如何度量“剧烈”?sobel算子就对这些问题做了自己的规范,而且命名为sobel算子,就是对一副图像的输入到输出边缘信息的整个处理过程。
sobel算子的思想,Sobel算子认为,邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的,所以距离不同的像素具有不同的权值,对算子结果产生的影响也不同。一般来说,距离越远,产生的影响越小。
sobel算子的原理,对传进来的图像像素做卷积,卷积的实质是在求梯度值,或者说给了一个加权平均,其中权值就是所谓的卷积核;然后对生成的新像素灰度值做阈值运算,以此来确定边缘信息。
#3,卷积核及计算方法
若Gx是对原图x方向上的卷积,Gy是对原图y方向上的卷积;
原图中的作用点像素值通过卷积之后为:
可以简化成:
比如,一下矩阵为原图中的像素点矩阵,带入上式中的A,最终得到的G或者|G|是下面(x,y)处的像素值,可以自己去搜索下卷积的含义来理解。
另外,卷积核也可以旋转,用与查找不与x,y轴平行或垂直的方向上的边缘。
#4,阈值处理及平滑处理
得到像素点新的像素值之后,给定一个阈值就可以得到sobel算子计算出的图像边缘了。
通常,为了消除噪声对sobel算子的影响,会增加一个预处理的操作,主要是做平滑处理降低噪声的影响。
#5,matlab代码实现
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Gx=[1.0 2.0 1.0;0.0 0.0 0.0;-1.0 -2.0 -1.0]; Gy=[-1.0 0.0 1.0;-2.0 0.0 2.0;-1.0 0.0 1.0]; img= imread ( 'qiaoba.jpg' );
image =rgb2gray(img);
subplot (2,2,1);
imshow( image );
title ( '原图' );
gradx= conv2 (Gx, image , 'full' );
gradx= abs (gradx); %计算图像的sobel垂直梯度
subplot (2,2,2);
imshow(gradx,[]); title ( '图像的sobel垂直梯度' );
grady= conv2 (Gy, image , 'full' );
grady= abs (grady); %计算图像的sobel水平梯度
subplot (2,2,3);
imshow(grady,[]); title ( '图像的sobel水平梯度' );
grad=gradx+grady; %得到图像的sobel梯度
subplot (2,2,4);
imshow(grad,[]); title ( '图像的sobel梯度' );
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处理结果:
#5,c++代码实现
来源:http://blog.****.net/dcrmg/article/details/52280768
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#include "core/core.hpp" #include "highgui/highgui.hpp" #include "imgproc/imgproc.hpp" #include "iostream" using namespace std;
using namespace cv;
int main( int argc, char *argv[])
{ Mat image = imread( "qiaoba.jpg" , 0);
Mat imageX = Mat::zeros(image.size(), CV_16SC1);
Mat imageY = Mat::zeros(image.size(), CV_16SC1);
Mat imageXY = Mat::zeros(image.size(), CV_16SC1);
Mat imageX8UC;
Mat imageY8UC;
Mat imageXY8UC;
if (!image.data)
{
return -1;
}
GaussianBlur(image, image, Size(3, 3), 0); //高斯滤波消除噪点
uchar *P = image.data;
uchar *PX = imageX.data;
uchar *PY = imageY.data;
int step = image.step;
int stepXY = imageX.step;
for ( int i = 1; i<image.rows - 1; i++)
{
for ( int j = 1; j<image.cols - 1; j++)
{
//通过指针遍历图像上每一个像素
PX[i*imageX.step + j*(stepXY / step)] = abs (P[(i - 1)*step + j + 1] + P[i*step + j + 1] * 2 + P[(i + 1)*step + j + 1] - P[(i - 1)*step + j - 1] - P[i*step + j - 1] * 2 - P[(i + 1)*step + j - 1]);
PY[i*imageX.step + j*(stepXY / step)] = abs (P[(i + 1)*step + j - 1] + P[(i + 1)*step + j] * 2 + P[(i + 1)*step + j + 1] - P[(i - 1)*step + j - 1] - P[(i - 1)*step + j] * 2 - P[(i - 1)*step + j + 1]);
}
}
addWeighted(imageX, 0.5, imageY, 0.5, 0, imageXY); //融合X、Y方向
convertScaleAbs(imageX, imageX8UC);
convertScaleAbs(imageY, imageY8UC);
convertScaleAbs(imageXY, imageXY8UC); //转换为8bit图像
Mat imageSobel;
Sobel(image, imageSobel, CV_8UC1, 1, 1); //Opencv的Sobel函数
imshow( "Source Image" , image);
imshow( "X Direction" , imageX8UC);
imshow( "Y Direction" , imageY8UC);
imshow( "XY Direction" , imageXY8UC);
imshow( "Opencv Soble" , imageSobel);
waitKey();
return 0;
} |
#6,sobel算子的优缺点
优点:计算简单,速度很快;
缺点:计算方向单一,对复杂纹理的情况显得乏力;
直接用阈值来判断边缘点欠合理解释,会造成较多的噪声点误判。
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else return; }else if(buflen == 0) { // 这里表示对端的socket已正常关闭. } if(buflen == sizeof(buf) rs = 1; // 需要再次读取 else rs = 0; } 还有,假如发送端流量大于接收端的流量(意思是epoll所在的程序读比转发的socket要快),由于是非阻塞的socket,那么send函数虽然返回,但实际缓冲区的数据并未真正发给接收端,这样不断的读和发,当缓冲区满后会产生EAGAIN错误(参考man send),同时,不理会这次请求发送的数据.所以,需要封装socket_send的函数用来处理这种情况,该函数会尽量将数据写完再返回,返回-1表示出错。在socket_send内部,当写缓冲已满(send返回-1,且errno为EAGAIN),那么会等待后再重试.这种方式并不很完美,在理论上可能会长时间的阻塞在socket_send内部,但暂没有更好的办法. ssize_t socket_send(int sockfd, const char* buffer, size_t buflen) { ssize_t tmp; size_t total = buflen; const char *p = buffer; while(1) { tmp = send(sockfd, p, total, 0); if(tmp < 0) { // 当send收到信号时,可以继续写,但这里返回-1. if(errno == EINTR) return -1; // 当socket是非阻塞时,如返回此错误,表示写缓冲队列已满, // 在这里做延时后再重试. if(errno == EAGAIN) { usleep(1000); continue; } return -1; } if((size_t)tmp == total) return buflen; total -= tmp; p += tmp; } return tmp; } 二、epoll在LT和ET模式下的读写方式 在一个非阻塞的socket上调用read/write函数, 返回EAGAIN或者EWOULDBLOCK(注: EAGAIN就是EWOULDBLOCK) 从字面上看, 意思是: * EAGAIN: 再试一次 * EWOULDBLOCK: 如果这是一个阻塞socket, 操作将被block * perror输出: Resource temporarily unavailable 总结: 这个错误表示资源暂时不够, 可能read时, 读缓冲区没有数据, 或者, write时,写缓冲区满了 。 遇到这种情况, 如果是阻塞socket, read/write就要阻塞掉。 而如果是非阻塞socket, read/write立即返回-1, 同 时errno设置为EAGAIN. 所以, 对于阻塞socket, read/write返回-1代表网络出错了. 但对于非阻塞socket, read/write返回-1不一定网络真的出错了. 可能是Resource temporarily unavailable. 这时你应该再试, 直到Resource available. 综上, 对于non-blocking的socket, 正确的读写操作为: 读: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续读 写: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续写 对于select和epoll的LT模式, 这种读写方式是没有问题的. 但对于epoll的ET模式, 这种方式还有漏洞. epoll的两种模式 LT 和 ET
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[姿势估计] 实践记录:使用 Dlib 和 mediapipe 进行人脸姿势估计 - 本文重点介绍方法 2):方法 1:基于深度学习的方法:。 基于深度学习的方法:基于深度学习的方法利用深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)或递归神经网络(RNN),直接从人脸图像中学习姿势估计。这些方法能够学习更复杂的特征表征,并在大规模数据集上取得优异的性能。方法二:基于二维校准信息估计三维姿态信息(计算机视觉 PnP 问题)。 特征点定位:人脸姿态估计的第一步是通过特征点定位来检测和定位人脸的关键点,如眼睛、鼻子和嘴巴。这些关键点提供了人脸的局部结构信息,可用于后续的姿势估计。 旋转表示:常见的旋转表示方法包括欧拉角和旋转矩阵。欧拉角通过三个旋转角度(通常是俯仰、偏航和滚动)描述头部的旋转姿态。旋转矩阵是一个 3x3 矩阵,表示头部从一个坐标系到另一个坐标系的变换。 三维模型重建:根据特征点的定位结果,三维人脸模型可用于姿势估计。通过将人脸的二维图像映射到三维模型上,可以估算出人脸的旋转和平移信息。这就需要建立人脸的三维模型,然后通过优化方法将模型与特征点对齐,从而获得姿势估计结果。 特征点定位 特征点定位是用于检测人脸关键部位的五官基础部分,还有其他更多的特征点表示方法,大家可以参考我上一篇文章中介绍的特征点检测方案实践:人脸校正二次定位操作来解决人脸校正的问题,客户在检测关键点的代码上略有修改,坐标转换部分客户见上图 def get_face_info(image). img_copy = image.copy image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = face_detection.process(image) # 在图像上绘制人脸检测注释。 image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) box_info, facial = None, None if results.detections: for detection in results. for detection in results.detections: mp_drawing.Drawing.detection = 无 mp_drawing.draw_detection(image, detection) 面部 = detection.location_data.relative_keypoints 返回面部 在上述代码中,返回的数据是五官(6 个关键点的坐标),这是用 mediapipe 库实现的,下面我们可以尝试用另一个库:dlib 来实现。 使用 dlib 使用 Dlib 库在 Python 中实现人脸关键点检测的步骤如下: 确保已安装 Dlib 库,可使用以下命令: pip install dlib 导入必要的库: 加载 Dlib 的人脸检测器和关键点检测器模型: 读取图像并将其灰度化: 使用人脸检测器检测图像中的人脸: 对检测到的人脸进行遍历,并使用关键点检测器检测人脸关键点: 显示绘制了关键点的图像: 以下代码将参数 landmarks_part 添加到要返回的关键点坐标中。
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