【python】图像边缘提取效果增强方法-高斯模糊

一、介绍

高斯模糊是一种常用的图像处理技术，用于减少图像中的噪声和细节。它通过对图像中的每个像素点进行加权平均来实现模糊效果。具体而言，高斯模糊使用一个高斯核函数作为权重，对每个像素点周围的邻域进行加权平均。这样可以使得每个像素点的值受到周围像素点的影响，从而达到模糊图像的效果。

高斯模糊的核心思想是，距离中心像素点越远的像素点对中心像素点的影响越小。这是因为高斯核函数在中心点处取得最大值，并随着距离的增加而逐渐减小。通过调整高斯核函数的标准差参数，可以控制模糊程度。标准差越大，模糊程度越高。

高斯模糊广泛应用于图像处理领域，常见的应用包括图像降噪、图像平滑、边缘检测等。

二、作用

高斯模糊是一种常用的图像处理技术，它可以在图像上应用一个高斯滤波器，以减少图像中的噪声和细节。在图像边沿处理中，高斯模糊可以起到以下几个作用：

去除噪声：图像中的噪声会导致边沿变得模糊不清，通过应用高斯模糊可以平滑图像并去除噪声，使得边沿更加清晰。
平滑边缘：在一些图像处理任务中，我们需要平滑边缘以减少不必要的细节。高斯模糊可以模糊边缘，使得边缘之间的过渡更加平滑。
减少锯齿效应：锯齿效应是指图像中直线或曲线边缘出现明显的锯齿状现象。通过应用高斯模糊可以减少锯齿效应，使得边缘更加平滑。
边缘保留：在某些情况下，我们希望在平滑图像的同时保留边缘信息。高斯模糊可以通过调整滤波器的大小和标准差来控制平滑程度，从而在一定程度上保留边缘。

三、实现

1、关键代码

# 进行高斯模糊
img_dst = cv2.stackBlur(image, (13, 9))

2、函数原型

cv2.stackBlur是OpenCV库中的一个函数，用于对图像进行堆叠模糊处理。堆叠模糊是一种图像模糊的方法，它通过多次应用模糊滤波器来增加模糊效果。

该函数的语法如下： dst = cv2.stackBlur(src, ksize, dst=None)

参数说明：

src：输入图像，可以是单通道或多通道的图像。
ksize：模糊核的大小，必须为正奇数。较大的值会增加模糊程度。
dst：可选参数，输出图像。

该函数会对输入图像进行堆叠模糊处理，并返回处理后的图像。可以通过调整ksize的值来控制模糊程度。

3、效果对比

3.1高斯模糊前

【python】图像边缘提取效果增强方法-高斯模糊-LMLPHP

3.2高斯模糊后

【python】图像边缘提取效果增强方法-高斯模糊-LMLPHP

四、结论

高斯模糊可以通过平滑过渡图像边缘，从而使阈值判断更加有效，最终捕捉到更加明显的图像边缘。

五、源码

import pyautogui
import cv2
import numpy as np
import time
import os
GAUSSIAN_EN = 1
# 获取屏幕尺寸
screen_width, screen_height = pyautogui.size()
screen_size = (1920, 1080)
# cv2.namedWindow("Screen Capture", cv2.WINDOW_NORMAL)
# cv2.resizeWindow("Screen Capture", screen_size // 2, screen_size // 2)

image = cv2.imread('image.jpg')
# 进行高斯模糊
if GAUSSIAN_EN:
    img_dst = cv2.stackBlur(image, (13, 9))
else:
    img_dst = image
# 将截图转换为OpenCV图像格式
gray = cv2.cvtColor(img_dst, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# 在这里进行OpenCV图像处理和分析
# ...
threshold1 = 24
threshold2 = 40
edges = cv2.Canny(gray, threshold1, threshold2, 300)
contours, hierarchy = cv2.findContours(
    edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

result = np.zeros_like(image)
thickness = 1
cv2.drawContours(result, contours, -1, (255, 255, 255), thickness)
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
# cv2.rectangle(image, (x, y), (x + width, y + height), (0, 0, 255), 2)
# 显示图像
# cv2.imshow("Screen Capture", image)
cv2.destroyAllWindows()

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