應用Canny功能時，您是否可以首先應用遮罩？

Question

我一直在學習Canny邊緣檢測函數，Hough變換和蒙版以選擇圖像中特定的一組邊緣。

我只是想知道 - 我見過人們首先應用這兩個功能，然後使用面膜。首先應用面膜會提高性能嗎？

當然，如果您只在遮罩區域應用Canny函數和Hough變換，將會比將其應用於整個區域然後拾取遮罩區域更快。但也許我是誤解。

我不確定它是否相關，但我正在使用Python和OpenCV庫。我知道它的功能不能在圖像的一個子集上運行。但我想明白爲什麼會這樣。

Answer 1

是的，你可以先應用面具，但這會給予嚴重的低於標準的結果。

例如，請考慮下面的代碼：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import scipy 
from skimage import feature 

# Create image 
image = scipy.misc.face(gray=True) 
plt.figure() 
plt.imshow(image, cmap='gray') 
plt.title('image') 

# Create a simple mask 
x, y = np.mgrid[:image.shape[0], :image.shape[1]] 
mask = (x > 200) & (x < 500) & (y > 300) & (y < 700) 
plt.figure() 
plt.imshow(image * mask, cmap='gray') 
plt.title('masked image') 

# Find edges with both methods 
edges1 = feature.canny(image, sigma=3) 
edges1 *= mask 

plt.figure() 
plt.imshow(edges1, cmap='gray') 
plt.title('Mask then find edges') 

masked_image = image * mask 
edges2 = feature.canny(masked_image, sigma=3) 

plt.figure() 
plt.imshow(edges2, cmap='gray') 
plt.title('Find edges then mask') 

其中給出以下結果：

注意怎麼樣，如果你申請的邊緣，然後面膜探測器，你會得到這個奇怪的框架。這是因爲遮罩產生了一些從一開始就不存在的新邊緣。