我正在尝试为 OpenCV
的 canny 函数中的滞后阶段选择最佳参数。我在 stackoverflow 中发现了一些类似的问题,但它们并没有解决我的问题。到目前为止,我发现有两种主要方法:
- 计算均值和标准差并将阈值设置为:lowT = mean - std, highT = mean+std
- 计算中位数并将阈值设置为:0.6*中位数,1.33*中位数
但是,这些阈值中的任何一个都最适合我的数据。手动地,我发现 lowT=100、highT=150 是最佳值。数据(灰度图像)具有以下属性:
中位数=202.0,均值=206.6283375,标准差=35.7482520742
有人知道问题出在哪里吗?或者知道在哪里可以找到有关此的更多信息?
最佳答案
mean、std 等图像统计数据不足以回答问题,canny 可能不是最好的方法;这完全取决于图像的特征。要了解这些特征和方法,您可以谷歌搜索图像分割/边缘检测方法的调查。而这类问题往往涉及一些预处理和后处理步骤。
关于python - 选择滞后阈值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15463191/