python - 如何识别图像中具有相似强度的附近像素？

Question

我有一个如下所示的图像，并且我已经为该图像创建了蒙版(红点是从蒙版生成的)。理想情况下，蒙版中的点应覆盖图像上的整个黑点，但由于每个黑 block 只有一个坐标，因此生成的图像如下所示。

如何识别周围的像素(灰色和浅黑色)并对其进行标记？有没有什么方法或方法我可以查找和实现。

Answer 1

如果我理解正确，您希望将周围的所有灰色和深色像素转换为红色。如果是这样，这里有一个使用 OpenCV 的方法。想法是加载图像，转换为 grayscale ，然后 Otsu's threshold获得1 channel 二值图像。这将为我们提供一个可以使用的掩码 np.where将蒙版上有白色像素的像素着色为红色。结果如下:

二进制掩码

结果

import cv2
import numpy as np

# Load image, grayscale, Otsu's threshold
image = cv2.imread('1.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]

# Color pixels red where there are white pixels on the mask
image[np.where(thresh==255)] = [0,0,255]

# Display
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey()