python - 超像素分割问题(​​python 中的 opencv) - 分割掩码轮廓中的孔洞

Question

我正在尝试使用 Python 中的 OpenCV 进行超像素分割。我曾尝试实现 LSC、SLIC 和 SEEDS 算法 https://docs.opencv.org/3.4/df/d6c/group__ximgproc__superpixel.html 以分割细胞核，但是，到目前为止，只有 SEEDS 算法有效。通过 .getLabelContourMask() 方法创建的分割掩码中的计数包含 LSC 和 SLIC 算法的孔，这导致使用 floodfill() 方法 https://docs.opencv.org/3.4/d7/d1b/group__imgproc__misc.html 时掩码的整个 (LSC) 或大部分 (SLIC) 泛滥。趋势是 - 分割越好(例如 LSC 中的比率值越低)，掩码中的轮廓越漏(我假设不应该发生)。只有 SEEDS 按预期工作 - 掩码轮廓中没有明显的孔洞/开口，因此在使用 floodfill() 后只有种子点周围的区域被淹没。有没有人有同样的经历？知道为什么会这样吗(LSC 和 SLIC 的 OpenCV 实现可能有问题吗？)？有什么办法可以关闭 LSC/SLIC 掩码中的轮廓/边缘吗？ comp sci 的新手在这里，任何帮助表示赞赏。
LSC 的测试代码:

lsc = cv2.ximgproc.createSuperpixelLSC(image, region_size=25, ratio=0.1)
lsc.iterate(100)
lsc_mask = lsc.getLabelContourMask() 
cv2.imwrite("lsc_mask.tif", lsc_mask) #holes visible when zooming in

x, y = lsc_mask.shape
m = np.zeros((x+2, y+2),dtype=np.uint8)

for point in nuclei_coordinates:
    retval, lsc_mask_flooded, m_flooded, rect = cv2.floodFill(image=lsc_mask, mask=m, seedPoint=point, newVal=(255,255,255), loDiff=0, upDiff=0) 

cv2.imwrite("lsc_mask_flooded.tif", lsc_mask_flooded) #almost whole image flooded
cv2.imwrite("m_flooded.tif", m_flooded*255) 

original image (.tif)
lsc_mask for the image (.tif)
lsc_mask zoomed in
image - lsc_mask overlay (.tif)
lsc_mask_flooded (.tif)
m_flooded (.tif)

nuclei_coordinates = [(56, 106), (32, 116), (13, 125), (18, 145), (32, 147), (13, 160), (10, 182), (46, 192), (39, 208), (33, 227), (14, 231), (27, 255), (31, 272), (38, 284), (45, 301), (82, 312), (70, 252), (56, 261), (51, 244), (63, 219), (103, 334), (121, 334), (131, 316), (148, 322), (170, 295), (219, 261), (224, 227), (220, 180), (192, 178), (196, 162), (211, 157), (215, 138), (207, 116), (190, 109), (192, 97), (186, 81), (170, 73), (174, 106), (158, 115), (147, 130), (152, 168), (156, 195), (173, 189), (131, 205), (148, 59), (125, 84), (134, 105), (150, 101), (119, 102), (124, 124), (141, 147), (122, 167), (103, 168), (112, 188), (78, 202), (104, 206), (102, 229), (116, 228), (134, 221), (146, 221), (81, 177), (110, 153), (116, 148), (111, 140), (100, 144), (91, 130), (88, 146), (74, 142), (79, 155), (54, 137), (71, 125), (82, 100), (72, 96), (76, 77), (95, 70), (104, 60), (198, 292), (207, 276), (162, 309), (148, 292), (148, 305), (131, 283), (100, 298), (232, 15), (212, 24), (225, 42), (215, 68), (247, 83), (238, 57), (264, 54), (282, 44), (317, 27), (318, 11), (309, 68), (319, 56), (306, 97), (297, 91), (233, 117), (309, 127), (314, 139), (319, 165), (326, 176), (339, 197), (350, 214), (351, 240), (364, 253), (366, 279), (378, 300), (355, 308), (332, 298), (310, 296), (314, 271), (336, 273), (283, 279), (271, 285), (258, 270), (264, 256), (250, 260), (259, 246), (245, 228), (247, 211), (255, 163), (280, 162), (293, 148), (370, 452), (368, 421), (358, 399), (358, 380), (339, 358), (337, 397), (342, 373), (328, 338), (336, 466), (325, 452), (338, 431), (324, 433), (306, 421), (317, 412), (324, 387), (323, 370), (313, 356), (298, 388), (289, 428), (265, 454), (244, 450), (241, 432), (269, 426), (275, 397), (303, 337), (283, 344), (278, 323), (264, 332), (270, 345), (242, 352), (218, 369), (225, 345), (219, 332), (208, 316), (190, 327), (183, 342), (171, 347), (136, 369), (134, 386), (152, 400), (130, 411), (154, 454), (147, 431), (183, 443), (208, 440), (194, 422), (183, 403), (232, 414), (215, 466), (296, 468), (452, 8), (464, 24), (480, 43), (431, 41), (445, 34), (427, 23), (406, 12), (380, 17), (373, 34), (351, 33), (389, 42), (409, 38), (421, 54), (414, 78), (395, 79), (403, 59), (378, 83), (363, 85), (345, 91), (342, 66), (349, 53), (375, 55), (489, 58), (492, 37), (511, 49), (536, 48), (540, 66), (544, 84), (547, 101), (548, 120), (529, 96), (520, 124), (540, 134), (554, 147), (500, 115), (482, 111), (471, 85), (459, 67), (448, 86), (449, 117), (442, 140), (427, 133), (418, 153), (405, 117), (358, 125), (355, 110), (341, 121), (353, 146), (371, 154), (387, 151), (394, 135), (384, 190), (384, 166), (368, 175), (368, 203), (383, 217), (394, 203), (389, 232), (404, 238), (409, 262), (419, 250), (419, 232), (450, 279), (456, 265), (476, 257), (433, 262), (435, 226), (451, 242), (424, 181), (320, 221), (443, 194), (455, 179), (474, 198), (488, 186), (504, 197), (475, 176), (555, 170), (551, 190), (532, 187), (527, 198), (504, 209), (481, 227), (468, 224), (456, 228), (556, 213), (539, 216), (536, 235), (520, 235), (492, 313), (509, 321), (488, 296), (491, 340), (508, 359), (501, 387), (490, 374), (480, 398), (475, 379), (470, 353), (452, 367), (449, 395), (436, 412), (431, 430), (461, 417), (447, 455), (468, 454), (488, 433), (428, 452), (419, 464), (505, 424), (493, 415), (519, 414), (539, 390), (547, 367), (522, 367), (543, 333), (518, 348), (556, 315), (569, 294), (643, 314), (628, 321), (623, 304), (611, 305), (595, 307), (669, 347), (673, 289), (661, 272), (632, 247), (630, 231), (621, 211), (608, 224), (611, 201), (605, 175), (635, 188), (644, 202), (662, 248), (688, 254), (713, 270), (729, 286), (720, 309), (739, 340), (733, 351), (724, 341), (736, 251), (729, 228), (724, 239), (714, 249), (711, 229), (699, 241), (680, 236), (675, 220), (695, 206), (727, 212), (734, 198), (737, 178), (720, 181), (709, 162), (738, 158), (739, 140), (721, 147), (702, 141), (681, 149), (662, 168), (663, 189), (675, 200), (658, 151), (652, 131), (667, 122), (648, 152), (617, 148), (619, 125), (583, 125), (581, 148), (574, 106), (573, 87), (576, 74), (711, 10), (725, 12), (736, 47), (724, 63), (733, 70), (713, 82), (710, 100), (696, 72), (691, 47), (691, 23), (677, 9), (694, 4), (649, 18), (654, 3), (635, 8), (622, 38), (612, 26), (598, 47), (619, 77), (630, 105), (653, 102), (640, 90), (676, 91), (661, 66), (670, 35), (703, 367), (712, 387), (684, 358), (656, 362), (626, 363), (611, 358), (600, 452), (633, 454), (574, 440), (589, 421), (580, 463), (335, 236), (721, 459), (733, 445), (717, 444), (728, 421), (740, 430), (718, 30), (584, 48), (589, 198)]

Answer 1

我认为使用 LSC 或 LIS 背后的想法是将它与分水岭算法一起使用。这样，您可以获得具有可见和连续线段轮廓的图像。
Java代码示例:

SuperpixelLSC superpixelLSC = Ximgproc.createSuperpixelLSC(src, region_size);
superPixelLSC.iterate();
superPixelLSC.getLabels(markers);
Imgproc.watershed(src, markers);

然后，您可以检测分水岭算法结果的轮廓。