Canny エッジ検出器

Cannyフィルタは、多段階のエッジ検出器です。ガウス関数の導関数に基づくフィルタを使用して、勾配の強度を計算します。ガウス関数は、画像に存在するノイズの影響を軽減します。次に、勾配の大きさの非最大ピクセルを除去することにより、潜在的なエッジは1ピクセルの曲線に間引かれます。最後に、勾配の大きさに対するヒステリシス閾値処理を使用して、エッジピクセルを保持するか削除します。

Cannyには、ガウスの幅（画像のノイズが多いほど幅が大きくなる）、ヒステリシス閾値処理の下限と上限の3つの調整可能なパラメータがあります。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import ndimage as ndi
from skimage.util import random_noise
from skimage import feature


# Generate noisy image of a square
image = np.zeros((128, 128), dtype=float)
image[32:-32, 32:-32] = 1

image = ndi.rotate(image, 15, mode='constant')
image = ndi.gaussian_filter(image, 4)
image = random_noise(image, mode='speckle', mean=0.1)

# Compute the Canny filter for two values of sigma
edges1 = feature.canny(image)
edges2 = feature.canny(image, sigma=3)

# display results
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(8, 3))

ax[0].imshow(image, cmap='gray')
ax[0].set_title('noisy image', fontsize=20)

ax[1].imshow(edges1, cmap='gray')
ax[1].set_title(r'Canny filter, $\sigma=1$', fontsize=20)

ax[2].imshow(edges2, cmap='gray')
ax[2].set_title(r'Canny filter, $\sigma=3$', fontsize=20)

for a in ax:
    a.axis('off')

fig.tight_layout()
plt.show()