前言

使用傳統的圖像來檢測目標邊緣，受到干擾的因素太多了，而已魯棒性不高，同樣的參數，在這個環境下可以，換個環境就根本檢測不到物體的邊緣，或者把不是邊緣的也檢測進去了。ICCV2015有人提出了整體嵌套邊緣檢測，就通過深度學習模型執行圖像到圖像的預測。論文地址：https://arxiv.org/abs/1504.06375,github上的工程：https://github.com/s9xie/hed。這里我使用opencv dnn與c++演示hed邊緣檢測的效果。

HED邊緣檢測

1.檢測代碼

void edgeDetection(cv::Mat &src,cv::Mat &dst,double threshold) {CV_DNN_REGISTER_LAYER_CLASS(Crop, CropLayer);cv::Mat img = src.clone();cv::Size reso(500, 500);cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(img, threshold, reso, cv::Scalar(104.00698793, 116.66876762, 122.67891434), false, false);cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNet("model/deploy.prototxt", "model/hed.caffemodel");net.setInput(blob);cv::Mat out = net.forward();cv::resize(out.reshape(1, reso.height), out, img.size());cv::Mat out2;out.convertTo(dst, CV_8UC3, 255); }int main(void) {cv::Mat src = cv::imread("1.jpg");cv::namedWindow("原圖", 0);cv::imshow("原圖", src);resize(src, src, cv::Size(500, 500));cv::Mat dst;edgeDetection(src, dst,2.2);cv::namedWindow("HED", 0);cv::imshow("HED", dst);cv::waitKey(0);return 0; }

2.運行效果


官網效果：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的图像处理——基于深度学习HED实现目标边缘检测的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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