


So implementieren Sie grundlegende morphologische Filterung in Python
Es gibt vier grundlegendste morphologische Operationen, nämlich Erosion, Erweiterung, offene Berechnung und geschlossene Berechnung. „scipy.ndimage implementiert diese vier Operationen für binäre Arrays bzw. Graustufen-Arrays.“
binary_erosioncorrosion | binary_dilation | grey_dilation|
---|---|---|
bin ary_closing | grey_closing | |
binäres_Öffnen | graues_Öffnen | |
Binäre Morphologie | ||
wobei B | ij | bedeutet, wenn der Ursprung von B BB bei (i, j) liegt , die Menge aller Werte, die in B 1 sind.
Inflation ist das Gegenteil und kann ausgedrückt werden als
Mit anderen Worten, solange der Überlappungsbereich von B und A keine leere Menge ist, wird der (i, j)-Punkt auf gesetzt 1.
Ein Beispiel ist wie folgtimport numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.ndimage as sn
x = np.zeros([20,20])
x[5:15, 5:15] = 1
x_ero = sn.binary_erosion(x)
x_dil = sn.binary_dilation(x)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,3,1)
ax.imshow(x)
plt.title("original")
ax = fig.add_subplot(1,3,2)
ax.imshow(x_ero)
plt.title("erosion")
ax = fig.add_subplot(1,3,3)
ax.imshow(x_dil)
plt.title("dilation")
plt.show()
x = np.zeros([20,20]) x[5:15, 5:15] = 1 x[10:12,10:12] = 0 x[2:4, 2:4] = 1 x_open = sn.binary_opening(x) x_close = sn.binary_closing(x) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,3,1) ax.imshow(x) plt.title("original") ax = fig.add_subplot(1,3,2) ax.imshow(x_open) plt.title("opening") ax = fig.add_subplot(1,3,3) ax.imshow(x_close) plt.title("closing") plt.show()
Der Effekt ist wie folgt. Es ist ersichtlich, dass die Öffnungsoperation die isolierte 1 entfernt und die Schließoperation die isolierte 1 entfernt. Die Operation entfernt isolierte Nullen.
Graustufenmorphologie
Die Korrosions-, Erweiterungs- und Öffnungs- und Schließoperationen von Graustufenbildern sind eine Erweiterung ihrer Binärform, wobei eine Faltungslogik direkt aus
abgerufen wird und Korrosion und Erweiterung durchführt und Öffnungs- und Schließvorgänge nacheinander.from scipy.misc import ascent img = ascent() funcs = { "original": lambda x, tmp:x, "erosion" : sn.grey_erosion, "dilation" : sn.grey_dilation, "opening" : sn.grey_opening, "closing" : sn.grey_closing } fig = plt.figure() for i, key in enumerate(funcs): ax = fig.add_subplot(2,3,i+1) plt.imshow(funcs[key](img, (10,10)), cmap=plt.cm.gray) plt.title(key) plt.show()
Parameterliste
Die Parameter der Binärfunktion und der Graustufenfunktion sind nicht identisch. Am Beispiel der folgenden Abschlussoperation sind alle Parameter der Binär- und Graustufenfunktionen mit Ausnahme der Eingabeeingabe gleich beides.
Struktur ist ein Array-Typ, der das Konstruktionselement darstellt, das als Faltungsvorlage verstanden werden kann
scipy
Orgin-Filtereinstellungen, der Standardwert ist 0
Andere Parameter der binären morphologischen Filterung sind wie folgt
binary_closing(input, iterations=1, mask=None, border_value=0, brute_force=False)
wobei
iterationen die Anzahl der Ausführungen ist
Mask-Masken-Array, bei dem es sich um ein Bool-Array handelt Typ, und die Position, die False entspricht, ändert sich nicht
-
border_value Der Wert an der Kante
brute_force Wenn es False ist, wird nur der Wert aktualisiert, der sich in der letzten Iteration geändert hat
grey_closing(input, size=None, footprint=None, mode='reflect', cval=0.0)
Größe ist die Filtervorlage. Modus optional: Reflektieren, Konstante, Nächster, Spiegel, Umbruch, Kantenfüllmethode
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie grundlegende morphologische Filterung in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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