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python数字图像处理之骨架提取与分水岭算法
 
346 次浏览     评价:  
 2019-4-29 
 
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来源php中文网 ,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:

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()

 

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()

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()

 

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()

 

 

   
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