python 实现非极大值抑制算法（Non-maximum suppressi

1. 简介

在计算机视觉领域，非极大值抑制算法是一个经常被使用的技术。其作用是从一幅图像中检测和筛选出一组局部极大值点，以达到减少重复和精简结果的目的。

2. 算法流程

非极大值抑制算法的基本流程如下：

2.1. 初始输入

输入一幅带有边缘梯度和方向信息的图像（通常为灰度图像）。

2.2. 取窗口

在图像中选择一个窗口，在该窗口内搜索局部极大值点，通常窗口大小和边缘梯度方向有关，这相当于在每个像素的一个方向上比较局部的极值点。

2.3. 获取局部最大值

对于每个窗口，获取局部最大值点，即在当前窗口中选择边缘梯度最大的位置作为局部最大值点，同时确保该位置是窗口中最中心的位置。

2.4. 非极大值抑制

通过比较和筛选，我们仅保留所有窗口中的局部最大值点，由此来减少相邻点之间的重复和减小结果的数量。

3. 代码实现

下面是使用 python 实现的非极大值抑制算法代码：

import cv2
import numpy as np
# 设置 temperature 参数
temperature=0.6
# 读取图像
image = cv2.imread('example.png')
# 获取图像的灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图像进行高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 计算图像的梯度和方向
gradient_x = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
gradient_y = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
gradient_magnitude, gradient_angle = cv2.cartToPolar(
                            gradient_x, gradient_y, angleInDegrees=True)
# 非极大值抑制算法
rows, cols = gradient_magnitude.shape
for i in range(1, rows - 1):
    for j in range(1, cols - 1):
        if (gradient_angle[i, j] < 0):
            gradient_angle[i, j] = gradient_angle[i, j] + 180
        first_val = 0
        second_val = 0
        theta = gradient_angle[i, j]
        # 比较核心代码块，包含两个强制类型转换函数和比较核心逻辑
        if ((0 <= theta < 22.5) or (157.5 <= theta <= 180)):
            first_val = gradient_magnitude[i, j + 1]
            second_val = gradient_magnitude[i, j - 1]
        elif (22.5 <= theta < 67.5):
            first_val = gradient_magnitude[i + 1, j - 1]
            second_val = gradient_magnitude[i - 1, j + 1]
        elif (67.5 <= theta < 112.5):
            first_val = gradient_magnitude[i + 1, j]
            second_val = gradient_magnitude[i - 1, j]
        elif (112.5 <= theta < 157.5):
            first_val = gradient_magnitude[i - 1, j - 1]
            second_val = gradient_magnitude[i + 1, j + 1]
        if (gradient_magnitude[i, j] < first_val) or \
           (gradient_magnitude[i, j] < second_val):
            gradient_magnitude[i, j] = 0
# 在窗口中显示图像
cv2.imshow('Non-maximum suppression', gradient_magnitude)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

4. 结论

本文演示了如何使用 python 实现非极大值抑制算法，该算法常用于在计算机视觉领域中检测和筛选出一组局部极大值点，以达到减少重复和精简结果的目的。使用该算法，可避免相邻点之间的重复和减小结果的数量。