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從圖像中提取 N 個補(bǔ)丁

從圖像中提取 N 個補(bǔ)丁

慕的地8271018 2023-10-06 19:19:10
我有一個維度的圖像155 x 240。就像下面這樣:我想提取某些形狀的補(bǔ)丁(25 x 25)。 我不想從整個圖像中修補(bǔ)。我想從圖像的非零(非背景)區(qū)域提取 N 個補(bǔ)丁。我怎樣才能做到這一點(diǎn)?任何想法、建議或?qū)嵤⒉粍俑屑?。您可以嘗試使用 Matlab 或 Python。注意: 我生成了一個隨機(jī)圖像,以便您可以對其進(jìn)行處理以進(jìn)行修補(bǔ)。image_process變量是這段代碼中的圖像。import numpy as npfrom scipy.ndimage.filters import convolveimport matplotlib.pyplot as pltbackground = np.ones((155,240))background[78,120] = 2n_d = 50y,x = np.ogrid[-n_d: n_d+1, -n_d: n_d+1]mask = x**2+y**2 <= n_d**2mask = 254*mask.astype(float)image_process = convolve(background, mask)-sum(sum(mask))+1image_process[image_process==1] = 0image_process[image_process==255] = 1plt.imshow(image_process)
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縹緲止盈

TA貢獻(xiàn)2041條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個贊

假設(shè)您要省略的像素值為 0。


在這種情況下,您可以做的是,首先找到非零值的索引,然后在 / 位置對圖像進(jìn)行切片min以max僅獲得所需的區(qū)域,然后簡單地應(yīng)用extract_patches_2d所需的窗口大小和補(bǔ)丁數(shù)量。


例如,考慮到您提供的虛擬圖像:


import numpy as np

from scipy.ndimage.filters import convolve

import matplotlib.pyplot as plt


background = np.ones((155,240))

background[78,120] = 2

n_d = 50

y,x = np.ogrid[-n_d: n_d+1, -n_d: n_d+1]

mask = x**2+y**2 <= n_d**2

mask = 254*mask.astype(float)



image_process = convolve(background, mask)-sum(sum(mask))+1

image_process[image_process==1] = 0

image_process[image_process==255] = 1

plt.figure()

plt.imshow(image_process)

plt.show()


from sklearn.feature_extraction.image import extract_patches_2d

x, y = np.nonzero(image_process)

xl,xr = x.min(),x.max()

yl,yr = y.min(),y.max()

only_desired_area = image_process[xl:xr+1, yl:yr+1]


window_shape = (25, 25)

B = extract_patches_2d(only_desired_area, window_shape, max_patches=100)  # B shape will be (100, 25, 25)

如果繪制它,only_desired_area您將得到以下圖像:

https://img1.sycdn.imooc.com//651feda600019d8a06200457.jpg

這是主要邏輯,如果您希望更緊的邊界,您應(yīng)該適當(dāng)調(diào)整切片。



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反對 回復(fù) 2023-10-06
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