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c - 实现sobel边缘检测算法

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 03:38:37 28 4
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编程新手;尝试实现 sobel 边缘检测算法。根据下面的代码片段,我在一个名为 edges 的函数中执行此操作。

void edges(int height, int width, RGBTRIPLE image[height][width])
{
// define kernals
int Gx[3][3];
Gx[0][0] = -1;
Gx[0][1] = 0;
Gx[0][2] = 1;
Gx[1][0] = -2;
Gx[1][1] = 0;
Gx[1][2] = 2;
Gx[2][0] = -1;
Gx[2][1] = 0;
Gx[2][2] = 1;

int Gy[3][3];
Gy[0][0] = -1;
Gy[0][1] = -2;
Gy[0][2] = -1;
Gy[1][0] = 0;
Gy[1][1] = 0;
Gy[1][2] = 0;
Gy[2][0] = 1;
Gy[2][1] = 2;
Gy[2][2] = 1;

// define variables
int Gx_red, Gx_green, Gx_blue;
int Gy_red, Gy_green, Gy_blue;

// define temporary array
RGBTRIPLE edge_image[height][width];

// loop through columns
for (int i = 0; i < height; i++)
{
// loop through rows
for (int j = 0; j < width; j++)
{
// set/reset sobel values for each colour channel
Gx_red = Gx_green = Gx_blue = 0;
Gy_red = Gy_green = Gy_blue = 0;

// 3x3 kernal around [i][j]
for (int x = -1; x < 2; x++)
{
for (int y = -1; y < 2; y++)
{
// 'pixels' outside of image array treated as black pixels
if (i + x > height || i + x < 0 || j + y > width || j + y < 0)
{
// Gx kernal
Gx_red += 0;
Gx_green += 0;
Gx_blue += 0;

// Gy kernal
Gy_red += 0;
Gy_green += 0;
Gy_blue += 0;
}

// Multiply each channel by corresponding value in convolutional array
else if (i + x < height && i + x > 0 && j + y < width && j + y > 0)
{
// Gx kernal
Gx_red += (image[i + x][j + y].rgbtRed * Gx[x][y]);
Gx_green += (image[i + x][j + y].rgbtGreen * Gx[x][y]);
Gx_blue += (image[i + x][j + y].rgbtBlue * Gx[x][y]);

// Gy kernal
Gy_red += (image[i + x][j + y].rgbtRed * Gy[x][y]);
Gy_green += (image[i + x][j + y].rgbtGreen * Gy[x][y]);
Gy_blue += (image[i + x][j + y].rgbtBlue * Gy[x][y]);
}
}
}
// Perform sobel operatation and assign each colour channel value to new array
edge_image[i][j].rgbtRed = sobel(Gx_red, Gy_red);
edge_image[i][j].rgbtGreen = sobel(Gx_green, Gy_green);
edge_image[i][j].rgbtBlue = sobel(Gx_blue, Gy_blue);
}
}
// assign temp array to origional array for output
for (int i = 0; i < height; i++)
for (int j = 0; j < width; j++)
image[i][j] = edge_image[i][j];
}

edges函数调用sobel函数,写法如下。

// Calculate sobel value for each channel (capping at 255)
int sobel (int Gx, int Gy)
{
int n = sqrt(Gx^2 + Gy^2);
if (n > 255)
{
n = 255;
}
return n;
}

这是 Input image

这是 Output image

如您所见,输出非常粗糙并且边缘未定义。显然,我没有正确实现 sobel 算法,但我不确定我做错了什么。请给我一些建议,告诉我如何解决这个问题?

*请注意,我知道我可以在实现 sobel 算法之前将图像转换为灰度,但我正在尝试尽可能多地保留颜色 channel 。让我知道是否可以提供更多信息。

最佳答案

首先,这一切什么都不做:

// 'pixels' outside of image array treated as black pixels
if (i + x > height || i + x < 0 || j + y > width || j + y < 0)
{
// Gx kernal
Gx_red += 0;
Gx_green += 0;
Gx_blue += 0;

// Gy kernal
Gy_red += 0;
Gy_green += 0;
Gy_blue += 0;
}

加零是空操作。您可以安全地删除它。

您的第一个主要问题在这里:

// Gx kernal
Gx_red += (image[i + x][j + y].rgbtRed * Gx[x][y]);
Gx_green += (image[i + x][j + y].rgbtGreen * Gx[x][y]);
Gx_blue += (image[i + x][j + y].rgbtBlue * Gx[x][y]);

// Gy kernal
Gy_red += (image[i + x][j + y].rgbtRed * Gy[x][y]);
Gy_green += (image[i + x][j + y].rgbtGreen * Gy[x][y]);
Gy_blue += (image[i + x][j + y].rgbtBlue * Gy[x][y]);

您将 x, y 定义为循环遍历 -1, 0, 1,但将 Gx, Gy 定义为 int[ 3][3] 数组。因此,当 xy-1 时,您的索引超出范围。

我建议定义

int kx = x + 1; // Kernel x.
int ky = y + 1; // Kernel y.

然后

// Gx kernel
Gx_red += (image[i + x][j + y].rgbtRed * Gx[kx][sy]);
Gx_green += (image[i + x][j + y].rgbtGreen * Gx[kx][sy]);
Gx_blue += (image[i + x][j + y].rgbtBlue * Gx[kx][sy]);

// Gy kernel
Gy_red += (image[i + x][j + y].rgbtRed * Gy[kx][sy]);
Gy_green += (image[i + x][j + y].rgbtGreen * Gy[kx][sy]);
Gy_blue += (image[i + x][j + y].rgbtBlue * Gy[kx][sy]);

你的第二个主要问题在这里:

int n = sqrt(Gx^2 + Gy^2);

在 C 和 C++(以及许多但不是所有其他编程语言)中,^ 表示按位 XOR 运算符,而不是求幂。你想要:

int n = sqrt(Gx*Gx + Gy*Gy);

关于c - 实现sobel边缘检测算法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/66458976/

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