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我是图像处理的新手。我们需要从图像中获得具有亚像素精度的圆心。我使用了中值模糊来减少噪音。图像的一部分如下所示。下面给出了我获取圆边界的步骤
medianBlur
降低噪音findContours
方法识别圆的边界。 medianBlur
使用不同的内核大小时,我得到不同的结果。我选择了
medianBlur
来保持边缘。我尝试了内核大小3、5和7。现在,我对于
medianBlur
使用正确的内核大小感到困惑。
medianBlur
的正确内核大小? 最佳答案
我将在此处为您提供有关如何找到这些磁盘质心的两个建议,您可以根据所需的精度级别选择一个。
首先,使用轮廓并不是最好的方法。轮廓线很大程度上取决于在阈值化时哪些像素恰好落在对象内,而噪声对这些像素的影响很大。
更好的方法是找到磁盘的质心(或更确切地说是一阶矩)。 Read Wikipedia了解有关图像分析中更多信息的信息。关于矩的一件好事是,我们可以将像素值用作权重,从而提高精度。
您可以从二进制形状的轮廓计算其矩,但在这种情况下,不能使用图像强度。 OpenCV有一个函数 cv::moments
,它可以计算整个图像的矩,但是我不知道有一个函数可以分别为每个对象执行此操作。因此,我将使用DIPlib进行这些计算(我是作者)。
关于过滤:
只要对象离图像边缘足够远,任何行为良好的线性平滑都不应影响对象的质心。靠近边缘会导致模糊在对象最靠近边缘的那一侧进行其他操作,这会产生偏差。
任何非线性平滑滤波器都可以更改质心。请避免使用中值过滤器。
因此,我建议您使用高斯滤波器,这是性能最好的线性平滑滤波器。
方法1:使用二进制形状的矩:
首先,我要达到阈值而不会出现任何形式的模糊。
import diplib as dip
a = dip.ImageRead('/Users/cris/Downloads/Ef8ey.png')
a = a(1) # Use green channel only, simple way to convert to gray scale
_, t = dip.Threshold(a)
b = a<t
m = dip.Label(b)
msr = dip.MeasurementTool.Measure(m, None, ['Center'])
print(msr)
这个输出
| Center |
- | ----------------------- |
| dim0 | dim1 |
| (px) | (px) |
- | ---------- | ---------- |
1 | 18.68 | 9.234 |
2 | 68.00 | 14.26 |
3 | 19.49 | 48.22 |
4 | 59.68 | 52.42 |
现在我们可以对输入图像
a
进行平滑处理,然后再次进行计算:
a = dip.Gauss(a,2)
_, t = dip.Threshold(a)
b = a<t
m = dip.Label(b)
msr = dip.MeasurementTool.Measure(m, None, ['Center'])
print(msr)
| Center |
- | ----------------------- |
| dim0 | dim1 |
| (px) | (px) |
- | ---------- | ---------- |
1 | 18.82 | 9.177 |
2 | 67.74 | 14.27 |
3 | 19.51 | 47.95 |
4 | 59.89 | 52.39 |
您会看到质心有一些小的变化。
import diplib as dip
a = dip.ImageRead('/Users/cris/Downloads/Ef8ey.png')
a = a(1) # Use green channel only, simple way to convert to gray scale
_, t = dip.Threshold(a)
c = dip.ContrastStretch(-dip.ErfClip(a, t, 30))
m = dip.Label(a<t)
m = dip.GrowRegions(m, None, -2, 2)
msr = dip.MeasurementTool.Measure(m, c, ['Gravity'])
print(msr)
这个输出
| Gravity |
- | ----------------------- |
| dim0 | dim1 |
| (px) | (px) |
- | ---------- | ---------- |
1 | 18.75 | 9.138 |
2 | 67.89 | 14.22 |
3 | 19.50 | 48.02 |
4 | 59.79 | 52.38 |
现在我们可以对输入图像
a
进行平滑处理,然后再次进行计算:
a = dip.Gauss(a,2)
_, t = dip.Threshold(a)
c = dip.ContrastStretch(-dip.ErfClip(a, t, 30))
m = dip.Label(a<t)
m = dip.GrowRegions(m, None, -2, 2)
msr = dip.MeasurementTool.Measure(m, c, ['Gravity'])
print(msr)
| Gravity |
- | ----------------------- |
| dim0 | dim1 |
| (px) | (px) |
- | ---------- | ---------- |
1 | 18.76 | 9.094 |
2 | 67.87 | 14.19 |
3 | 19.50 | 48.00 |
4 | 59.81 | 52.39 |
您可以看到这次差异较小,因为测量更精确。
array([[ 0.14768417, -0.05677508],
[-0.256 , 0.01668085],
[ 0.02071882, -0.27547569],
[ 0.2137167 , -0.03472741]])
在灰度情况下,差异为:
array([[ 0.01277204, -0.04444567],
[-0.02842993, -0.0276569 ],
[-0.00023144, -0.01711335],
[ 0.01776011, 0.01123299]])
a.SetPixelSize(1)
#include "diplib.h"
#include "dipviewer.h"
#include "diplib/simple_file_io.h"
#include "diplib/linear.h" // for dip::Gauss()
#include "diplib/segmentation.h" // for dip::Threshold()
#include "diplib/regions.h" // for dip::Label()
#include "diplib/measurement.h"
#include "diplib/mapping.h" // for dip::ContrastStretch() and dip::ErfClip()
int main() {
auto a = dip::ImageRead("/Users/cris/Downloads/Ef8ey.png");
a = a[1]; // Use green channel only, simple way to convert to gray scale
dip::Gauss(a, a, {2});
dip::Image b;
double t = dip::Threshold(a, b);
b = a < t; // Or: dip::Invert(b,b);
dip::viewer::Show(a);
dip::viewer::Show(b); // Verify that the segmentation is correct
dip::viewer::Spin();
auto m = dip::Label(b);
dip::MeasurementTool measurementTool;
auto msr = measurementTool.Measure(m, {}, { "Center"});
std::cout << msr << '\n';
auto c = dip::ContrastStretch(-dip::ErfClip(a, t, 30));
dip::GrowRegions(m, {}, m, -2, 2);
msr = measurementTool.Measure(m, c, {"Gravity"});
std::cout << msr << '\n';
// Iterate through the measurement structure:
auto it = msr["Gravity"].FirstObject();
do {
std::cout << "Centroid coordinates = " << it[0] << ", " << it[1] << '\n';
} while(++it);
}
关于c++ - 选择正确的内核大小以进行中值模糊处理以减少噪声,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/64748595/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!