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我想使用函数 cv2.connectedComponents 来连接二进制图像上的组件,如下所示...
我已将该功能添加到 cv2。 connectedComponents 以消除具有少量像素的元素。
不幸的是,由于扩展,该算法对于大图像非常慢。有没有办法重写扩展以加速算法?
import cv2
import numpy as np
def zerolistmaker(n):
listofzeros = [0] * n
return listofzeros
img = cv2.imread('files/motorway/gabor/eGaIy.jpg', 0)
img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] # ensure binary
retval, labels = cv2.connectedComponents(img)
##################################################
# ENLARGEMENT
##################################################
sorted_labels = labels.ravel()
sorted_labels = np.sort(sorted_labels)
maxPixel = 50 # eliminate elements with less than maxPixel
# detect how often an element occurs
i=0
counter=0
counterlist = zerolistmaker(retval)
while i < len(sorted_labels):
if sorted_labels[i] == counter:
counterlist[counter] = counterlist[counter] + 1
else:
counter = counter + 1
i = i - 1
i = i + 1
# delete small pixel values
i=0
while i < len(counterlist):
if counterlist[i] < maxPixel:
counterlist[i] = 0
i = i + 1
i=0
counterlisthelper = []
while i < len(counterlist):
if counterlist[i] == 0:
counterlisthelper.append(i)
i = i + 1
i=0
j=0
k=0
while k < len(counterlisthelper):
while i < labels.shape[0]:
while j < labels.shape[1]:
if labels[i,j] == counterlisthelper[k]:
labels[i,j] = 0
else:
labels[i,j] = labels[i,j]
j = j + 1
j = 0
i = i + 1
i = 0
j = 0
k = k + 1
##################################################
##################################################
# Map component labels to hue val
label_hue = np.uint8(179*labels/np.max(labels))
blank_ch = 255*np.ones_like(label_hue)
labeled_img = cv2.merge([label_hue, blank_ch, blank_ch])
# cvt to BGR for display
labeled_img = cv2.cvtColor(labeled_img, cv2.COLOR_HSV2BGR)
# set bg label to black
labeled_img[label_hue==0] = 0
cv2.imshow('labeled.png', labeled_img)
cv2.waitKey()
最佳答案
在 python 中,你应该避免深度循环。比 python-loop
更喜欢使用 numpy
。
改进:
##################################################
ts = time.time()
num = labels.max()
N = 50
## If the count of pixels less than a threshold, then set pixels to `0`.
for i in range(1, num+1):
pts = np.where(labels == i)
if len(pts[0]) < N:
labels[pts] = 0
print("Time passed: {:.3f} ms".format(1000*(time.time()-ts)))
# Time passed: 4.607 ms
##################################################
结果:
完整代码:
#!/usr/bin/python3
# 2018.01.17 22:36:20 CST
import cv2
import numpy as np
import time
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] # ensure binary
retval, labels = cv2.connectedComponents(img)
##################################################
ts = time.time()
num = labels.max()
N = 50
for i in range(1, num+1):
pts = np.where(labels == i)
if len(pts[0]) < N:
labels[pts] = 0
print("Time passed: {:.3f} ms".format(1000*(time.time()-ts)))
# Time passed: 4.607 ms
##################################################
# Map component labels to hue val
label_hue = np.uint8(179*labels/np.max(labels))
blank_ch = 255*np.ones_like(label_hue)
labeled_img = cv2.merge([label_hue, blank_ch, blank_ch])
# cvt to BGR for display
labeled_img = cv2.cvtColor(labeled_img, cv2.COLOR_HSV2BGR)
# set bg label to black
labeled_img[label_hue==0] = 0
cv2.imshow('labeled.png', labeled_img)
cv2.imwrite("labeled.png", labeled_img)
cv2.waitKey()
关于python - 使用 cv2.connectedComponents 并剔除像素数少的元素,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48303309/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!