带阈值图像的边缘检测

Question

我试图正确地检测已经模糊，灰度化然后设定阈值的扑克牌的边缘。我认为具有鲜明的黑白对比度会使边缘很容易被发现，但到目前为止还没有快乐。我从：

开始

使用Canny Edge Detector我写了这个：

索贝尔的结果基本相同。但是，使用OpenCV的Canny Detection我可以产生这个：

边框正确安装在一起是我迫切需要在我自己的代码中重新创建的，并且我没有承诺使用任何特定类型的边缘检测，我只需要找到一个算法，会给我连接的优势！我可以找到我的Canny代码here，它非常基于LIRE代码here.如果有人可以帮助我从第一张图片到第三张图片我会非常感激！任何边缘检测欢迎！

编辑：NMS代码：

    //main program
    for(int x = 1; x < width-1; x++)
    {
        for(int y = 1; y < height-1; y++)
        {
            if(src.getRaster().getPixel(x, y, tmp)[0] >= 250)
            {
                trackWeakOnes(x, y, src);
            }
        }
    }

    private static void trackWeakOnes(int x, int y, BufferedImage src) 
    {
        for (int a = x - 1; a <= x + 1; a++)
        {
            for (int b = y - 1; b <= y + 1; b++) 
            {
                if (checkWeak(a, b, src)) 
                {
                    src.getRaster().setPixel(x, y, tmpMax);
                    trackWeakOnes(a, b, src);
                }
            }
        }
    }

    private static boolean checkWeak(int x, int y, BufferedImage src)
    {   
        return ((src.getRaster().getPixel(x, y, tmpPix)[0] > 0) && 
                (src.getRaster().getPixel(x, y, tmpPix)[0] < 255));
    }

tmpPix是一个要填充的空数组，tmpMax是一个数组{255,255,255}，使边缘变白。

Answer 1

对于这个干净的图像，您不需要复杂的算法。一些简单的过滤器可以解决问题。

在matlab中，代码如下：

O=abs(filter2([-1 0 1],I))+abs(filter2([-1;0;1],I));

表示对于每个像素（x，y），您执行：

output(x,y) = abs( I(x+1,y)-I(x-1,y) ) + abs( I(x,y+1) - I(x,y-1) );

Answer 2

我没有读过您的代码，但我观察到一个奇怪的神器：沿着水平边缘，检测到的像素进入隔离的8连接三元组。我怀疑非最大抑制逻辑中存在缺陷。 （在任何情况下，某处都存在各向异性。）

这就是说，二进制图像的边缘检测可以通过contour tracing完成。