Question

Canny正在检测除道路以外的所有地方的边缘。这是原始图像。 https://imgur.com/a/O4ZVvb6

我已经尝试过使用Canny阈值。并应用高斯模糊，中值模糊，bilateralFilter，

我也尝试过先使用黑白图像阈值拟合器，但是问题是地形会稍微改变颜色并导致问题。

import numpy as np
from PIL import ImageGrab
import cv2
import time

def screen_record(): 
    last_time = time.time()
    while(True):

        # record upper left corner of screen to get the image. 
        printscreen =  np.array(ImageGrab.grab(bbox=(0,40,1098,728)))
        print('loop took {} seconds'.format(time.time()-last_time))
        last_time = time.time()
        color = cv2.cvtColor(printscreen, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        canny = cv2.Canny(color, 20, 100)
        cv2.imshow('edges',canny)

        if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
            cv2.destroyAllWindows()
            break

screen_record()

我希望只有一条实线。像下面的图像。 https://imgur.com/a/09vTE9e

Answer 1

计算机不像人类那样“看”东西！假设您更关心检测“道路”，而不是为什么Canny滤镜无法“工作”，我只是将红色与绿色通道进行比较，从而在道路和草地之间（在这种类型的图像中）实现了很好的分离。例如：

img_bgr = cv2.imread('road.png')

delta = img_bgr[:,:,1] - img_bgr[:,:,2]
delta = cv2.blur(delta, (200, 200))
road = delta > 128

给我：

即True值（白色）是道路，False值是草。比起Canny的“台词”，这应该更容易解释。

这当然会在其他地方做一些奇怪的事情，但可能足以让您入门

Answer 2

您可以同时使用打开和关闭操作来过滤canny中的嘈杂边缘。代码如下。

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('vLnzxEs.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
canny = cv2.Canny(gray, 20, 100)

# visualize the canny image
plt.figure
plt.imshow(canny, cmap='gray')

#decleare kernel for closing and opening operations
kernel = np.ones((75,75),np.uint8)
# apply closing and opening
closing = cv2.morphologyEx(canny, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
opening = cv2.morphologyEx(closing, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# visualize the opening 
plt.figure
plt.imshow(opening, cmap='gray')

输出类似于

Python Open CV流氓正在检测除边缘以外的所有内容

2 个答案: