边缘检测 Python

Question

我正在尝试获取图像的梯度，并期望相邻像素值之间的差异很大。更改我的像素值。顺便说一句，我不想​​使用任何 opencv 函数。这是我正在尝试工作的代码，但代码的结果保持在其初始状态。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('coins.jpg',0)
rows,cols = img.shape
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        if(((i+1) <= rows) and ((j+1) <= cols) and ((i-1) >= rows) and ((j-1) >= cols)):
            value = img[i,j]
            value1 = img[i+1,j]
            value2 = img[i-1,j]
            value3 = img[i,j+1]
            value4 = img[i,j-1]
            value5 = img[i+1,j+1]
            value6 = img[i+1,j-1]
            value7 = img[i-1,j-1]
            value8 = img[i-1,j+1]
            if(abs(value - value1) >= 10):
                value = 255
            if(abs(value - value2) >= 10):
                value = 255
            if(abs(value - value3) >= 10):
                value = 255
            if(abs(value - value4) >= 10):
                value = 255
            if(abs(value - value5) >= 10):
                value = 255
            if(abs(value - value6) >= 10):
                value = 255
            if(abs(value - value7) >= 10):
                value = 255
            if(abs(value - value8) >= 10):
                value = 255
cv2.imshow('Difference Im', img)
cv2.waitKey(0)

Answer 1

你的情况：

if(((i+1) <= rows) and ((j+1) <= cols) and ((i-1) >= rows) and ((j-1) >= cols)):

永远不可能为真，因为 i 介于 0 和 rows-1 之间（即 i-1 永远不会 >=rows），而 j 介于 0 和 j-1 之间（因此 j-1 永远不会 >=cols），所以它控制的处理永远不会发生。

另外，这个条件没有多大意义——你想要的是 i 在 1 和 rows-2 之间，j 在 1 和 cols-2 之间，所以正确的条件是（同时删除所有那些 c-样式()，因为这些都是and-ed在一起的）：

if i>=1 and i<=rows-2 and j>=1 and j<=cols-2:

这应该可行。

我现在无法对此进行测试，但您可以将其写得更简洁，例如：

 if 1<=i<=rows-2 and 1<=j<=cols-2:

你可以让 for 语句使用范围 1,rows-1 和 1,cols-1 更好，然后你根本不需要 if 语句:-)

您只需在if 语句下方添加print 语句即可自行诊断，然后您会看到这些语句永远不会执行，这就是您的图像永远不会改变的原因。

此外，您应该将您的幻数 10 设为您初始化一次的变量，因此如果您需要更改阈值，您只需要编辑那个初始化而不是 8 次比较。

并且应该可以在几个嵌套循环中进行阈值比较，这样您就不会有所有重复的代码。