Sobel 边缘检测，边缘定向答案

【问题标题】：Sobel Edge Detection, edge orientationSobel 边缘检测，边缘定向
【发布时间】：2011-09-13 16:25:26
【问题描述】：

我已经实现了一个 Sobel 边缘检测器，并且对计算边缘方向有一些疑问。

在完成 sobel 核卷积后，我正在使用这个函数来计算边缘强度。

Gxy = sqrt( pow(Gx, 2) + pow(Gy,2) )

其中 Gx 是索贝尔核在 X 方向上的卷积之和，Gy 是索贝尔核在 Y 方向上的卷积之和。（注意X和Y方向的sobel核是不同的核）

Y 内核：

1 2 1
0 0 0
-1 -2 -1

X 内核：

-1 0 1
-2 0 2
-1 0 1

当我尝试计算边缘方向（theta 以度为单位）时，我使用以下规则：

如果 Gy == 0 且 Gx == 0，则 theta = 0
如果 Gy != 0 且 Gx == 0，则 theta = 90
否则，θ = (arctan( Gy / Gx ) * 180) / PI

我所有的文档都告诉我角度应该 > 0 并且

提前致谢，

【问题讨论】：

标签： computer-vision

【解决方案1】：

很难准确地回答你的问题，因为你没有具体提到你是如何计算 arctan 函数的。

例如，如果您使用的是standard library's atan function，则预期会出现负角。

此外，您会注意到带有单个参数的 atan 只能返回第一和第四象限中的值（因为，例如，tan 45 == tan 225 使用度数时）。

如果您真的想在四个象限之一中找到一个角度（您真的应该问问自己这对您的应用程序是否重要），请查看atan2。

【讨论】：

根据我一直在查看的文档 (uweb.ucsb.edu/~shahnam/AfED.doc)，我使用的是 Y 方向的 sobel 内核的总和值（我的示例中的 Gy）和X 方向的 sobel 核（我的示例中的 Gx）。我已经看到其他一些推荐 arctan2(Gy, Gx) 来计算这些值的地方，而且我也得到了负角。 @misha，感谢您对象限结果的帮助，完全正确！对于我的应用程序，四边形检测，4 个象限可能效果最好。

【解决方案2】：

如果您使用的是 OpenCV、C++，您可以执行以下操作：

    Mat gray = some grayscale image;

计算 x/y 轴上的边缘梯度'

    Mat dx(gray.rows, gray.cols, CV_16SC1);
    Mat dy(gray.rows, gray.cols, CV_16SC1);
    int aperture_size=3;
    Sobel(gray, dx, CV_32FC1, 1, 0, aperture_size, 1, 0, BORDER_REPLICATE);
    Sobel(gray, dy, CV_32FC1, 0, 1, aperture_size, 1, 0, BORDER_REPLICATE);

使用 OpenCV 的 cartToPolar 计算角度和大小

    Mat Mag(gray.size(), CV_32FC1);
    Mat Angle(gray.size(), CV_32FC1);
    cartToPolar(dx, dy, Mag, Angle, true);

【讨论】：