如何稳定检测到的边缘/角点？

在图像处理中，稳定检测到的边缘/角点是一个重要的问题。一种常见的方法是使用滞后阈值图像（Hysteresis Threshold Image）。这种方法使用两个不同的阈值来分割图像，并将较强的边缘/角点标记为“强度”边缘/角点，较弱的边缘/角点标记为“弱度”边缘/角点。

以下是使用OpenCV库的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

def hysteresis_threshold(image, low_threshold, high_threshold):
    edges = cv2.Canny(image, low_threshold, high_threshold)
    mask = np.zeros_like(edges)

    # Find pixels that belong to strong edges
    mask[edges > 0] = 1

    # Dilate the strong edges to include neighboring pixels
    # with weak edges
    mask = cv2.dilate(mask, np.ones((3,3)))

    # Zero out all pixels below the low threshold
    mask[edges < low_threshold] = 0

    # Return the final mask
    return mask

# Load an image
image = cv2.imread('image.jpg')

# Convert the image to grayscale
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Apply the hysteresis thresholding
mask = hysteresis_threshold(gray, 50, 150)

# Display the result
cv2.imshow('Result', mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个函数 hysteresis_threshold 接受三个参数：输入图像、低阈值和高阈值。该函数返回一个二进制掩膜，标记了强度边缘/角点的位置。可以调整低阈值和高阈值，以控制探测出的边缘/角点的数量。

在使用滞后阈值方法时，它可以稳定探测到的边缘/角点，减少误检。