欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  后端开发

python数字图像处理之骨架提取与分水岭算法

程序员文章站 2022-04-27 17:23:14
...
这篇文章主要介绍了python数字图像处理之骨架提取与分水岭算法,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起过来看看吧

骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴,都放在morphology子模块内。

1、骨架提取

骨架提取,也叫二值图像细化。这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度,用于特征提取和目标拓扑表示。

morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取,分别是Skeletonize()函数和medial_axis()函数。我们先来看Skeletonize()函数。

格式为:skimage.morphology.skeletonize(image)

输入和输出都是一幅二值图像。

例1:

from skimage import morphology,draw
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#创建一个二值图像用于测试
image = np.zeros((400, 400))
#生成目标对象1(白色U型)
image[10:-10, 10:100] = 1
image[-100:-10, 10:-10] = 1
image[10:-10, -100:-10] = 1
#生成目标对象2(X型)
rs, cs = draw.line(250, 150, 10, 280)
for i in range(10):
 image[rs + i, cs] = 1
rs, cs = draw.line(10, 150, 250, 280)
for i in range(20):
 image[rs + i, cs] = 1
#生成目标对象3(O型)
ir, ic = np.indices(image.shape)
circle1 = (ic - 135)**2 + (ir - 150)**2 < 30**2
circle2 = (ic - 135)**2 + (ir - 150)**2 < 20**2
image[circle1] = 1
image[circle2] = 0

#实施骨架算法
skeleton =morphology.skeletonize(image)

#显示结果
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4))
ax1.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
ax1.axis('off')
ax1.set_title('original', fontsize=20)
ax2.imshow(skeleton, cmap=plt.cm.gray)
ax2.axis('off')
ax2.set_title('skeleton', fontsize=20)
fig.tight_layout()
plt.show()

生成一幅测试图像,上面有三个目标对象,分别进行骨架提取,结果如下:

python数字图像处理之骨架提取与分水岭算法

例2:利用系统自带的马图片进行骨架提取

from skimage import morphology,data,color
import matplotlib.pyplot as plt
image=color.rgb2gray(data.horse())
image=1-image #反相
#实施骨架算法
skeleton =morphology.skeletonize(image)
#显示结果
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4))

ax1.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
ax1.axis('off')
ax1.set_title('original', fontsize=20)
ax2.imshow(skeleton, cmap=plt.cm.gray)
ax2.axis('off')
ax2.set_title('skeleton', fontsize=20)
fig.tight_layout()
plt.show()

python数字图像处理之骨架提取与分水岭算法

medial_axis就是中轴的意思,利用中轴变换方法计算前景(1值)目标对象的宽度,格式为:

skimage.morphology.medial_axis(image,mask=None,return_distance=False)

mask: 掩模。默认为None, 如果给定一个掩模,则在掩模内的像素值才执行骨架算法。

return_distance: bool型值,默认为False. 如果为True, 则除了返回骨架,还将距离变换值也同时返回。这里的距离指的是中轴线上的所有点与背景点的距离。

import numpy as np
import scipy.ndimage as ndi
from skimage import morphology
import matplotlib.pyplot as plt
#编写一个函数,生成测试图像
def microstructure(l=256):
 n = 5
 x, y = np.ogrid[0:l, 0:l]
 mask = np.zeros((l, l))
 generator = np.random.RandomState(1)
 points = l * generator.rand(2, n**2)
 mask[(points[0]).astype(np.int), (points[1]).astype(np.int)] = 1
 mask = ndi.gaussian_filter(mask, sigma=l/(4.*n))
 return mask > mask.mean()
data = microstructure(l=64) #生成测试图像

#计算中轴和距离变换值
skel, distance =morphology.medial_axis(data, return_distance=True)
#中轴上的点到背景像素点的距离
dist_on_skel = distance * skel
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
ax1.imshow(data, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')
#用光谱色显示中轴
ax2.imshow(dist_on_skel, cmap=plt.cm.spectral, interpolation='nearest')
ax2.contour(data, [0.5], colors='w') #显示轮廓线
fig.tight_layout()
plt.show()

python数字图像处理之骨架提取与分水岭算法

2、分水岭算法

分水岭在地理学上就是指一个山脊,水通常会沿着山脊的两边流向不同的“汇水盆”。分水岭算法是一种用于图像分割的经典算法,是基于拓扑理论的数学形态学的分割方法。如果图像中的目标物体是连在一起的,则分割起来会更困难,分水岭算法经常用于处理这类问题,通常会取得比较好的效果。

分水岭算法可以和距离变换结合,寻找“汇水盆地”和“分水岭界限”,从而对图像进行分割。二值图像的距离变换就是每一个像素点到最近非零值像素点的距离,我们可以使用scipy包来计算距离变换。

在下面的例子中,需要将两个重叠的圆分开。我们先计算圆上的这些白色像素点到黑色背景像素点的距离变换,选出距离变换中的最大值作为初始标记点(如果是反色的话,则是取最小值),从这些标记点开始的两个汇水盆越集越大,最后相交于分山岭。从分山岭处断开,我们就得到了两个分离的圆。

例1:基于距离变换的分山岭图像分割

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import ndimage as ndi
from skimage import morphology,feature
#创建两个带有重叠圆的图像
x, y = np.indices((80, 80))
x1, y1, x2, y2 = 28, 28, 44, 52
r1, r2 = 16, 20
mask_circle1 = (x - x1)**2 + (y - y1)**2 < r1**2
mask_circle2 = (x - x2)**2 + (y - y2)**2 < r2**2
image = np.logical_or(mask_circle1, mask_circle2)
#现在我们用分水岭算法分离两个圆
distance = ndi.distance_transform_edt(image) #距离变换
local_maxi =feature.peak_local_max(distance, indices=False, footprint=np.ones((3, 3)),
       labels=image) #寻找峰值
markers = ndi.label(local_maxi)[0] #初始标记点
labels =morphology.watershed(-distance, markers, mask=image) #基于距离变换的分水岭算法
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(8, 8))
axes = axes.ravel()
ax0, ax1, ax2, ax3 = axes
ax0.imshow(image, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')
ax0.set_title("Original")
ax1.imshow(-distance, cmap=plt.cm.jet, interpolation='nearest')
ax1.set_title("Distance")
ax2.imshow(markers, cmap=plt.cm.spectral, interpolation='nearest')
ax2.set_title("Markers")
ax3.imshow(labels, cmap=plt.cm.spectral, interpolation='nearest')
ax3.set_title("Segmented")
for ax in axes:
 ax.axis('off')
fig.tight_layout()
plt.show()

python数字图像处理之骨架提取与分水岭算法

分水岭算法也可以和梯度相结合,来实现图像分割。一般梯度图像在边缘处有较高的像素值,而在其它地方则有较低的像素值,理想情况 下,分山岭恰好在边缘。因此,我们可以根据梯度来寻找分山岭。

例2:基于梯度的分水岭图像分割

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import ndimage as ndi
from skimage import morphology,color,data,filter
image =color.rgb2gray(data.camera())
denoised = filter.rank.median(image, morphology.disk(2)) #过滤噪声
#将梯度值低于10的作为开始标记点
markers = filter.rank.gradient(denoised, morphology.disk(5)) <10
markers = ndi.label(markers)[0]
gradient = filter.rank.gradient(denoised, morphology.disk(2)) #计算梯度
labels =morphology.watershed(gradient, markers, mask=image) #基于梯度的分水岭算法
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(6, 6))
axes = axes.ravel()
ax0, ax1, ax2, ax3 = axes
ax0.imshow(image, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')
ax0.set_title("Original")
ax1.imshow(gradient, cmap=plt.cm.spectral, interpolation='nearest')
ax1.set_title("Gradient")
ax2.imshow(markers, cmap=plt.cm.spectral, interpolation='nearest')
ax2.set_title("Markers")
ax3.imshow(labels, cmap=plt.cm.spectral, interpolation='nearest')
ax3.set_title("Segmented")
for ax in axes:
 ax.axis('off')
fig.tight_layout()
plt.show()

python数字图像处理之骨架提取与分水岭算法

相关推荐:

python数字图像处理之高级形态学处理

以上就是python数字图像处理之骨架提取与分水岭算法的详细内容,更多请关注其它相关文章!