图像边缘锐化与边缘检测

Question

图像锐化和边缘检测是什么关系，可以先后操作吗？我想获取清晰的边缘

Answer 1

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/762833
• 你也可以参考下这篇文章：数字图像处理实验一 实现一个在视频叠加字幕的程序。鼠标点击屏幕，关闭或打开字幕
• 除此之外, 这篇博客: 基于过侵蚀的柑橘图像识别中的 步骤效果及注意事项 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  1. 原始图像
     

  2. 颜色筛选

     先用以下函数将原始图片由BGR空间转换YCrCb空间

     Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_BGR2YCrCb);
     

     再提取Cr分量，对分量调用Ostu阈值分割，注意这里得到的是目标区域的二值图，将其作为掩模与原图进行与运算即可提取出目标区域。

     Imgproc.threshold(img_cr, dst, 0, 255, Imgproc.THRESH_OTSU);
     

  
  3. 中值模糊

  这里需要进行一次滤波是为了减少过多噪音Canny边缘检测的影响。
  在均值滤波、中值滤波、高斯滤波中采取不会丢失重叠边缘的中值滤波。
  
  4. Canny边缘检测

  跟阈值分割一样，以检测到的边缘图片做掩模加深原图边缘。
  
  5. 过侵蚀
  
  6. 开运算
  
  7. 灰度化、二值化

  先灰度化将三通道转为单通道，再根据灰度值二值化。
  
  8. 凸包填充

  识别过程不需要进行闭运算进行空洞填充，因为在保留边缘的条件下可直接识别凸包进行填充，注意填充凸包后要重绘凸包边界，防止边缘连接，否则就会如下图：
  
  正确示范：
  
  9. 椭圆拟合

  主要调用以下两个函数:

  Imgproc.findContours(dst, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE,
                  new Point(0, 0));
  

  Imgproc.fitEllipse(dst); 	//调用此函数前要判断轮廓点超过5个，否则会报错
  

  这里面积较小的柑橘未识别出来，是因为我将面积小于最大连通区域1/5的连通区域当成噪音去除了。
  
  10. 结果图像
  

• 您还可以看一下 张传波老师的软件设计是怎样炼成的？课程中的 整个程序需要考虑的设计规范小节, 巩固相关知识点
  

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