O algoritmo Canny é uma técnica amplamente utilizada para detecção de bordas em imagens. Neste artigo, vamos explorar como implementar o algoritmo Canny no ambiente Raspberry Pi, aproveitando o poder de processamento dessa plataforma para realizar essa tarefa.

Para começar, vamos entender brevemente como o algoritmo Canny funciona. Ele consiste em várias etapas:

1. Suavização da imagem: antes de detectar as bordas, é comum aplicar um filtro para reduzir o ruído presente na imagem. No Raspberry Pi, podemos utilizar a biblioteca OpenCV para realizar essa suavização.

2. Detecção de gradientes: em seguida, o algoritmo calcula a magnitude e a direção dos gradientes da imagem suavizada. Isso é feito utilizando operadores de convolução, como o operador de Sobel.

3. Supressão de não-máximos: após calcular os gradientes, o algoritmo suprime os pontos que não são máximos locais na direção do gradiente. Isso ajuda a afinar as bordas detectadas.

4. Limiarização: por fim, o algoritmo aplica um limiar para determinar quais pontos são considerados bordas e quais não são. Isso é feito utilizando um limiar mínimo e um limiar máximo. Pontos com magnitude de gradiente acima do limiar máximo são considerados bordas, enquanto pontos abaixo do limiar mínimo são descartados. Pontos entre os dois limiares são considerados bordas somente se estiverem conectados a pontos acima do limiar máximo.

Agora que entendemos o funcionamento básico do algoritmo Canny, vamos ver como implementá-lo no Raspberry Pi utilizando a linguagem Python e a biblioteca OpenCV.

import cv2

# Carrega a imagem
image = cv2.imread('imagem.jpg', 0)

# Suavização da imagem
image_blur = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

# Detecção de gradientes
gradient_x = cv2.Sobel(image_blur, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
gradient_y = cv2.Sobel(image_blur, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
gradient_magnitude = cv2.magnitude(gradient_x, gradient_y)
gradient_direction = cv2.phase(gradient_x, gradient_y)

# Supressão de não-máximos
suppressed_image = cv2.Canny(image_blur, 100, 200)

# Exibe a imagem com as bordas detectadas
cv2.imshow('Bordas', suppressed_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Nesse exemplo, carregamos uma imagem chamada "imagem.jpg" e aplicamos as etapas do algoritmo Canny utilizando as funções da biblioteca OpenCV. Por fim, exibimos a imagem resultante com as bordas detectadas.

Caso o algoritmo Canny não seja aplicável ao ambiente Raspberry Pi devido a restrições de recursos ou outras limitações, uma alternativa viável é utilizar o algoritmo de detecção de bordas de Sobel, que também está disponível na biblioteca OpenCV. O algoritmo de Sobel utiliza operadores de convolução para calcular os gradientes da imagem e é uma opção mais simples em termos de implementação e processamento.

import cv2

# Carrega a imagem
image = cv2.imread('imagem.jpg', 0)

# Suavização da imagem
image_blur = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

# Detecção de gradientes utilizando o algoritmo de Sobel
gradient_x = cv2.Sobel(image_blur, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
gradient_y = cv2.Sobel(image_blur, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
gradient_magnitude = cv2.magnitude(gradient_x, gradient_y)
gradient_direction = cv2.phase(gradient_x, gradient_y)

# Exibe a imagem com as bordas detectadas
cv2.imshow('Bordas', gradient_magnitude)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Nesse exemplo, utilizamos as mesmas etapas de suavização e detecção de gradientes, mas não aplicamos a supressão de não-máximos e a limiarização. Em vez disso, exibimos a magnitude dos gradientes como resultado final.

Dessa forma, mesmo que o algoritmo Canny não seja viável no ambiente Raspberry Pi, ainda é possível realizar a detecção de bordas utilizando o algoritmo de Sobel como uma alternativa equivalente.