OpenCV 강좌 - Canny Edge Detector 이론 및 사용 예제

Canny Edge Detector를 구현하기 위해 필요한 이론과 OpenCV에서 제공하는 Canny 함수 사용방법을 다룹니다.

캐니 에지 디텍터(Canny Edge Detector) 이론      2. OpenCV Canny 함수          2-1. Python 기본 예제                 트랙바 사용 예제          2-2. C++ 기본 예제                 트랙바 사용 예제      3. 참고

2018. 11. 14. 최초 작성.

1. 캐니 에지 디텍터(Canny Edge Detector) 이론

2. OpenCV Canny 함수

OpenCV에서는 하나의 함수 Canny만 호출하면 캐니 에지를 얻을 수 있습니다.

2-1. Python 기본 예제

img_canny = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2, edges=None, apertureSize=None, L2gradient=None)

• 첫번째 아규먼트 image는 입력 이미지입니다.

• 두번째, 세번째 아규먼트 threshold1, threshold2는 최소 스레숄드와 최대 스레숄드입니다.

• 네번째 아규먼트 edges에 Canny 결과를 저장할 변수를 적어줍니다.  파이썬에선 Canny 함수 리턴으로 받을 수 있기 때문에 필요없는 항목입니다.

• 다섯번째 아규먼트 apertureSize는 이미지 그레디언트를 구할때 사용하는 소벨 커널 크기입니다. 디폴트는 3입니다.

• 여섯번째 아규먼트 L2gradient가 True이면 그레디언트 크기를 계산할 때 sqrt{(dI/dx)^2 + (dI/dy)^2}를 사용합니다.

False라면 근사값인 |dI/dx|+|dI/dy|를 사용합니다.  디폴트값은 False입니다.

import cv2 img_gray = cv2.imread('house.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imshow("Original", img_gray) img_canny = cv2.Canny(img_gray, 50, 150) cv2.imshow("Canny Edge", img_canny) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

트랙바 사용 예제

import cv2 def nothing():    pass img_gray = cv2.imread('house.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.namedWindow("Canny Edge") cv2.createTrackbar('low threshold', 'Canny Edge', 0, 1000, nothing) cv2.createTrackbar('high threshold', 'Canny Edge', 0, 1000, nothing) cv2.setTrackbarPos('low threshold', 'Canny Edge', 50) cv2.setTrackbarPos('high threshold', 'Canny Edge', 150) cv2.imshow("Original", img_gray) while True:    low = cv2.getTrackbarPos('low threshold', 'Canny Edge')    high = cv2.getTrackbarPos('high threshold', 'Canny Edge')    img_canny = cv2.Canny(img_gray, low, high)    cv2.imshow("Canny Edge", img_canny)    if cv2.waitKey(1)&0xFF == 27:        break cv2.destroyAllWindows()

..

..

2-2. C++ 기본 예제

void cv::Canny(InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize = 3, bool L2gradient = false )

• 첫번째 아규먼트 image는 입력 이미지입니다.

• 두번째 아규먼트 edges에 Canny 결과를 저장할 변수를 적어줍니다.

• 세번째, 네번째 아규먼트 threshold1, threshold2는 최소 스레숄드와 최대 스레숄드입니다.

• 다섯번째 아규먼트 apertureSize는 이미지 그레디언트를 구할때 사용하는 소벨 커널 크기입니다. 디폴트는 3입니다.

• 여섯번째 아규먼트 L2gradient가 True이면 그레디언트 크기를 계산할 때 sqrt{(dI/dx)^2 + (dI/dy)^2}를 사용합니다.

False라면 근사값인 |dI/dx|+|dI/dy|를 사용합니다.  디폴트값은 False입니다.

#include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; Mat src_gray; Mat dst, detected_edges; int lowThreshold = 50; int highThreshold = 150; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("house.jpg", IMREAD_COLOR); // Load an image if (src.empty()) { std::cout << "Could not open or find the image!\n" << std::endl; std::cout << "Usage: " << argv[0] << " <Input image>" << std::endl; return -1; } cvtColor(src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY); blur(src_gray, detected_edges, Size(3, 3)); Canny(detected_edges, detected_edges, lowThreshold, highThreshold, 3); namedWindow("Canny Edge", WINDOW_AUTOSIZE); imshow("Canny Edge", detected_edges); waitKey(0); return 0; }

트랙바 사용 예제

#include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; Mat src_gray; Mat dst, detected_edges; int lowThreshold = 50; int highThreshold = 150; static void CannyThreshold(int, void*) { blur(src_gray, detected_edges, Size(3, 3)); Canny(detected_edges, detected_edges, lowThreshold, highThreshold, 3); imshow("Canny Edge", detected_edges); } int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("house.jpg", IMREAD_COLOR); // Load an image if (src.empty()) { std::cout << "Could not open or find the image!\n" << std::endl; std::cout << "Usage: " << argv[0] << " <Input image>" << std::endl; return -1; } cvtColor(src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY); namedWindow("Canny Edge", WINDOW_AUTOSIZE); createTrackbar("Min Threshold:", "Canny Edge", &lowThreshold, 1000, CannyThreshold); createTrackbar("Max Threshold:", "Canny Edge", &highThreshold, 1000, CannyThreshold); CannyThreshold(0, 0); waitKey(0); return 0; }

3. 참고

https://docs.opencv.org/3.4.3/da/d22/tutorial_py_canny.html

https://docs.opencv.org/3.4.3/da/d5c/tutorial_canny_detector.html