Canny 边缘检测器

概述

Canny 边缘检测器是一种边缘检测算子，它使用多阶段算法来检测图像中各种各样的边缘，请参阅 [1]。下表显示了一个输入图像示例、Canny 边缘检测器算法的一组输入参数（如下所述）以及相应的边缘图像。

输入	参数	输出
	\begin{align*} \mathit{normType} &= VPI\_NORM\_L2 \\ \mathit{gradMethod} &= GEN\_GRADIENT\_SOBEL \\ \mathit{gradientSize} &= 3 \\ \mathit{edgeValue} &= 255 \\ \mathit{nonEdgeValue} &= 0 \\ \mathit{thresholdStrong} &= 300 \\ \mathit{thresholdWeak} &= 100 \end{align*}

实现

Canny 边缘检测器是一种多阶段算法

1. 降噪
   由于边缘检测很容易受到噪声的影响，因此首先对图像应用高斯滤波器。
2. 查找图像中每个像素的强度和角度
   然后，将阶段 1 中平滑后的图像与水平和垂直方向的边缘检测滤波器进行滤波，得到 \(G_x\) 和 \(G_y\)。每个像素的强度和角度计算如下

   \begin{align*} Intensity &= \sqrt{G_x^2 + G_y^2} \\ Angle &= arctan(\frac{G_y}{G_x}) \end{align*}

   梯度方向始终垂直于边缘。它被四舍五入为代表垂直、水平和两个对角线方向的四个角度之一。
3. 通过非极大值抑制细化边缘
   对于图像中的每个像素，检查强度是否是梯度方向上的局部最大值。如果是，则将其保留为边缘像素，否则将其删除为非边缘像素。
4. 双阈值处理
   提供了两个阈值，它们被称为强阈值和弱阈值。对于每个像素，如果强度大于强阈值，则将其标记为强边缘。如果强度小于弱阈值，则将其标记为非边缘。任何强度值介于强阈值和弱阈值之间都被标记为弱边缘。
5. 通过迟滞跟踪边缘
   如果弱边缘连接到强边缘，则此弱边缘将更改为强边缘。重复此过程，直到找到所有连接到强边缘的弱边缘。将剩余的弱边缘标记为非边缘。

C API 函数

有关实现该算法的限制、约束和后端的列表，请查阅以下函数的参考文档

函数	描述
vpiCreateCannyEdgeDetector	为 vpiSubmitCannyEdgeDetector 创建负载。
vpiInitCannyEdgeDetectorParams	使用默认值初始化 vpiInitCannyEdgeDetectorParams。
vpiSubmitCannyEdgeDetector	对图像运行 Canny 边缘检测器算法。

用法

语言 C/C++ Python

1. 导入 VPI 模块

   import vpi

2. 使用 CUDA 后端和给定的内核在输入图像上运行 Canny 边缘检测器。输入和输出是 VPI 图像。

   with vpi.Backend.CUDA
   output = input.canny(thresh_strong=300, thresh_weak=100, edge_value=255, nonedge_value=0, norm=vpi.Norm.L2)

1. 初始化阶段
   1. 包含定义 Canny 边缘检测器算法函数和参数结构的头文件。

      #include <vpi/algo/CannyEdges.h>

   2. 定义输入图像对象。

          VPIImage input = /*...*/;

   3. 创建输出图像对象。

      int32_t w, h;
          vpiImageGetSize(input, &w, &h);
       
          VPIImage output;
          vpiImageCreate(w, h, VPI_IMAGE_FORMAT_U8, 0, &output);

   4. 创建将在其中提交算法以执行的流。

          VPIStream stream;
          vpiStreamCreate(0, &stream);

   5. 为将执行校正的 Canny 边缘检测器算法创建负载。

          int width, height;
          vpiImageGetSize(input, &width, &height);
       
          VPIPayload payload;
          vpiCreateCannyEdgeDetector(VPI_BACKEND_CUDA, width, height, &payload);

2. 处理阶段
   1. 使用用户提供的参数初始化参数结构。在此示例中，参数设置为反映上面的输出，

          VPICannyEdgeDetectorParams params;
          vpiInitCannyEdgeDetectorParams(&params);

   2. 将算法及其参数提交到流。

          float thresholdStrong = 300;
          float thresholdWeak = 100;
          float edgeValue = 255;
          float nonEdgeValue = 0;
      VPI_CHECK_STATUS(vpiSubmitCannyEdgeDetector(stream, VPI_BACKEND_CUDA, payload, input, output, thresholdStrong,
      thresholdWeak, edgeValue, nonEdgeValue, &params));

   3. （可选）等待直到处理完成。

          vpiStreamSync(stream);

3. 清理阶段
   1. 释放流、输入图像和输出图像所持有的资源。

          vpiStreamDestroy(stream);
          vpiImageDestroy(input);
          vpiImageDestroy(output);

有关更多信息，请参阅 VPI - 视觉编程接口 的“C API 参考”部分中的 Canny 边缘检测器。

性能

有关如何使用下面的性能表的信息，请参阅 算法性能表。
在比较测量结果之前，请查阅 比较算法运行时间。
有关性能基准测试方式的更多信息，请参阅 性能基准。

清除过滤器 设备 Jetson AGX Orin  - 流 1 2 4 8

参考

1. https://en.wikipedia.org/wiki/Canny_edge_detector