边缘在人类视觉和计算机视觉中均起着重要的作用。

人类能够仅凭一张背景剪影或一个草图就识别出物体类型和姿态。

其中OpenCV提供了许多边缘检测滤波函数，这些滤波函数都会将非边缘区域转为黑色，将边缘区域转为白色或其他饱和的颜色。

不过这些滤波函数都很容易将噪声错误地识别为边缘，所以需要进行模糊处理。

本次的模糊操作使用高斯模糊(低通滤波器)，常用的模糊滤波器(平滑滤波器)之一，是一个削弱高频信号强度的低通滤波器。

低通滤波器，在像素与周围像素的亮度差值小于一个特定值时，平滑该像素的亮度，主要用于去噪和模糊化。

边缘检测则是使用OpenCV的Canny函数实现，算法虽然很复杂，但是代码却很简单。

5个步骤，使用高斯滤波器对图像去噪、计算梯度、在边缘上使用非大抑制(NMS)、在检测到的边缘上使用双(double)阈值去除阳(false positive)、分析所有的边缘及其连接，保留真正的边缘并消除不明显的边缘。

下面就来实现一下「跳一跳」的边缘检测，得以获取方块的中心位置。

/ 01 / 边缘检测

Canny边缘检测代码如下。

输出的图像高宽分别为1920和1080。

这场名为 “朝暮——王源20岁的一天ONLINE”的直播，将采用全天惊喜掉落式直播，从早晨10:00开始，到当晚19:30的Live舞台结束，展现从生活到演出的不同侧面，还原一个真实完整的王源。

下面是原图像灰度图和边缘检测图像。

接下来，通过边缘检测图像找到方块的第一个顶点(上顶点)。

对图像高度大于400的行进行遍历(这样可以去除上方数字270以及小程序块的影响)。

np.nonzero()表示获取列表元素数值不为0的位置，铁皮保温施工第一个即为上顶点的高度值。

接下来获取上顶点的宽度值。

这里发现有好几个水平点，所以后取平均值。

接下来对方块下顶点的位置进行确定。

为了跳过小白圈的影响，在上顶点高度的基础上加上80个像素大小。

然后往下方遍历，宽度值保持不变，直至找到像素值不为0的点。

便得到了方块的下顶点坐标。

后通过上下顶点的坐标，得到方块的中心点。

左图为边缘检测原图，右图为找到方块中心点并以中心点为圆心绘制圆形的图像。

/ 02 / 跳动实现

现在结之前模板匹配获得到的小跳棋位置，计算两中心的距离。

勾三股四弦五，便能得到两个中心的距离了。

看下图，一目了然。

地址：大城县广安工业区

玩过跳一跳的应该都知道，对于不同的距离，我们需要按压的时间是不同的。

所以可以给距离和按压时间设置一个相关参数，此处设置为1.35。

对于我的手机简直匹配(与屏幕大小有关)。

后通过adb命令完成一定的按压时间，完成「跳一跳」自动化。

总结

以上所述是小编给大家介绍的OpenCV 边缘检测,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会

及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！ 如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！