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,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 |
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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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