受光照影响的边缘检测答案

【问题标题】：Edge detection affected by light illumination受光照影响的边缘检测
【发布时间】：2017-03-07 03:23:09
【问题描述】：

我有这张灰度原始图像：

我想检测物体的边缘。但是，它会受到边缘附近照明的影响。这是我在高斯模糊和Canny边缘检测之后得到的：

这是我的代码：

    cv::cvtColor(imgOriginal, imgGrayscale, CV_BGR2GRAY);       // convert to grayscale

    cv::GaussianBlur(crop,                  // input image
        imgBlurred,                         // output image
        cv::Size(5, 5),                     // smoothing window width and height in pixels
        5);                                 // sigma value, determines how much the image will be blurred

    cv::Canny(imgBlurred,           // input image
        imgCanny,                   // output image
        0,                          // low threshold
        100);                       // high threshold

光源位于物体下方。物体边缘的照明来自光源或光的反射。他们总是在同一个地方。

照明也被检测为边缘。我尝试了其他几种方法，例如连接组件标记和使用 示例代码（这里是初学者）对图像进行二值化，但都成功了。有什么方法可以检测干净的边缘照明？

【问题讨论】：

你需要做一些预处理来掩盖它。你能告诉我们更多关于这种照明的信息吗？它总是在同一个地方吗？你能得到一些没有对象的基线图像吗？
嗨@DanMašek，我尝试对图像进行二值化或使用 Otsu 方法但失败了。光源位于物体下方。物体边缘的照明来自光源或光的反射。他们总是在同一个地方。当物体移动时，它会覆盖光源并在边缘发生照明。
尝试在canny edge之前做adaptive thresholding或CLAHE

标签： c++ opencv edge-detection connected-components canny-operator

【解决方案1】：

背景光斑可以使用一些具有相当大内核的erosion 来移除，因为对象比光斑大得多

您可以尝试的另一种常用技术是使用distance transform + watershed。距离变换可能会返回您确定在对象内部的点（因为对象几乎没有暗区）。 Watershed 将尝试找到与已确认的点相连的区域（通过比较梯度）。如果距离变换给出对象内部的多个点，您可能需要在分水岭之后合并多个区域。

【讨论】：

【解决方案2】：

完全摆脱这个问题是不可能的。边缘检测器可以检测到由于物体边缘而导致的强度变化。鉴于您那里的照明，照明引起的变化非常突出。

我会建议两种方法来解决这个问题：

调整照明，如果可以的话获得正确的照明可以解决 50% 的计算机视觉问题。
使用您对图像、背景或照明的任何了解来去除不必要的边缘。如果相机是静止的，背景减法可以去除背景产生的边缘。如果您知道对象的形状、颜色等，则可以去除与对象不太吻合的边缘。如果很难确定对象的确切属性，您还可以训练一个包含许多照片的机器学习系统来分割图像。

【讨论】：