Max-Min Filter 实现及用于检测图像边缘

一. 边缘检测

        边缘检测通常作用于灰度图像上。边缘检测用于检测图像中的线。

边缘检测结果 ↑

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二. 最大 - 最小滤波器（Max - Min）

3*3 Max-Min Filter 算法原理 ↑

        我们知道，图像的细节属于低频信息，图像的边缘属于高频信息。我们使用一定大小的 Max-Min 滤波器作用于图像，当滤波器作用于图像细节时，输出结果往往趋向于0（黑色）；而滤波器作用于图像边缘时，Max-Min 输出结果往往趋向于255（白色）。所以 最大-最小滤波器 能有效地用于检测图像的边缘和轮廓。

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三. python实现 最大-最小 滤波器

用3*3的 Max-Min 滤波器对图像进行边缘检测

import cv2

import numpy as np

# BGR to Gray scale

def BGR2GRAY(img):

    b = img[:, :, 0].copy()

    g = img[:, :, 1].copy()

    r = img[:, :, 2].copy()

    # Gray scale

    out = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b

    out = out.astype(np.uint8)

    return out

# max-min filter

def max_min_filter(img, K_size=3):

    H, W = img.shape

    # Zero padding

    pad = K_size // 2

    out = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2), dtype=np.float)

    out[pad: pad + H, pad: pad + W] = gray.copy().astype(np.float)

    tmp = out.copy()

    # filtering

    for y in range(H):

        for x in range(W):

        # core code

            out[pad + y, pad + x] = np.max(tmp[y: y + K_size, x: x + K_size]) - 

                np.min(tmp[y: y + K_size, x: x + K_size])

    out = out[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)

    return out

# Read image

img = cv2.imread("../paojie.jpg").astype(np.float)

# get grayscale

gray = BGR2GRAY(img)

# Max-Min filtering

out = max_min_filter(gray, K_size=3)

# Save result

cv2.imwrite("out.jpg", out)

cv2.imshow("result", out)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

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四. 实验结果：

边缘检测结果 ↑

 

原图 ↑

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五. 参考内容：

　　https://www.jianshu.com/p/fea3b4d741ab