如何绘制图像的亚像素边缘？

Question

亚像素边缘检测：
求问对图像进行亚像素边缘检测后，如何在图像上绘制亚像素边缘？如图所示。

目前看到的资料都是绘制像素级的边缘，想知道如何绘制亚像素边缘，希望大家能提供一些思路，谢谢。

Answer 1

禾儿 下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

答案如下：

亚像素边缘检测通常用于提高边缘检测的精度，它不是简单地在像素级别画线，而是在每个像素附近找到最合适的边缘位置。以下是一个基本的思路来在图像上绘制亚像素边缘：

1. 亚像素边缘检测算法：

   • 使用像Canny、Sobel、Prewitt等经典的边缘检测算法，但它们通常只给出像素级别的边缘信息。
   • 例如，OpenCV库提供了cv2.Canny()函数，它返回的是像素级别的边缘强度图。要获取亚像素信息，可以使用非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）和双阈值策略，或者更高级的方法如Hough变换或区域生长。

2. 亚像素定位：

   • 对于每个像素，找到强度最高的邻域点（通常是8邻域或4邻域），这些点构成一个候选边缘集。
   • 然后，使用平滑滤波器（如高斯滤波）对这些点进行加权平均，以确定每个像素的最佳边缘位置。

3. 绘制亚像素边缘：

   • 对于每个像素，使用计算出的亚像素位置作为新点的坐标。
   • 在原图上使用线性插值或者其他方法将像素值扩展到亚像素级别，然后绘制线条。

4. 代码示例（Python，使用OpenCV）：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(img, threshold1=50, threshold2=150)

# 非极大值抑制
nms = cv2.dilate(edges, None)  # 或使用其他方法（如腐蚀+膨胀）

# 找到像素强度最高的邻域点
coords = np.argwhere(nms)
best_coords = [np.argmax(np.take(nms, [i-1, i, i+1], axis=0)) for i in coords[:, 0]]

# 平滑滤波并计算亚像素位置
sigma = 1  # 高斯滤波器的宽度
blurred = cv2.GaussianBlur(nms, (sigma, sigma), 0)
weighted_coords = np.array([(c, blurred[c]) for c in best_coords])

# 在原图上绘制亚像素边缘
lines = cv2.line(img, weighted_coords[:-1], weighted_coords[1:], color=(255, 0, 0), thickness=1)

# 显示结果
cv2.imshow('Image with Subpixel Edges', lines)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这只是一个基础的实现，实际应用中可能需要根据具体需求调整参数和方法。