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ここに画像の説明を入力

を使用して画像上skimage.feature.blob_dohのブロブを検出しており、ブロブ領域を次の形式で取得しています。

A = 配列 ([[121, 271, 30], [123, 44, 23], [123, 205, 20], [124, 336, 20], [126, 101, 20], [126, 153, 20]、[156、302、30]、[185、348、30]、[192、212、23]、[193、275、23]、[195、100、23]、[197、44、20] 、[197、153、20]、[260、173、30]、[262、243、23]、[265、113、23]、[270、363、30]])

A : (n, 3) ndarray 各行が 3 つの値を表す 2 次元配列で、 はブロブの座標であり(y,x,sigma) 、ガウス カーネルの標準偏差です (おおよそ、私の領域の半径です)。(y,x)sigma

問題は、さらなるデータ処理のためにこれらすべての領域をどのように選択するかです (平均フィーチャの計算、クラスタリングと分類の作成)。今、私はそれらをプロットに描画するだけですが、それらをビットマップ\配列変数に移行することはできません.

そして、このタスクに OpenCV ライブラリを使用したくありません。numpy/scipy/skimage およびその他のライブラリを使用して実行する必要があります。

 fig, ax = plt.subplots(1, 1)
    ax.set_title(title)
    ax.imshow(image, interpolation='nearest')
    for blob in blobs:
            y, x, r = blob
            c = plt.Circle((x, y), r, color=color, linewidth=2, fill=False)
            print c
            ax.add_patch(c)
    plt.show()

助けてくれてありがとう！

UPD: トリミング用のコードをいくつか取得しましたが、奇妙なことをしています... うまくトリミングできますが、座標とは何ですか?

def crop_and_save_blobs(image, blobs):
    image = np.asarray(image)
    for blob in blobs:
            y, x, radius = blob
            center = (x, y)
            mask = np.zeros((image.shape[0],image.shape[1]))
            for i in range(image.shape[0]):
                for j in range(image.shape[1]):
                    if (i-center[0])**2 + (j-center[0])**2 < radius**2:
                        mask[i,j] = 1

            # assemble new image (uint8: 0-255)
            newImArray = np.empty(image.shape,dtype='uint8')
            # colors (three first columns, RGB)
            newImArray[:,:,:3] = image[:,:,:3]
            # transparency (4th column)
            newImArray[:,:,3] = mask*255 
            newIm = Image.fromarray(newImArray, "RGBA")
            plt.imshow(newIm)
            plt.show()
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1 に答える 1

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だから、私がそれをした方法があります。

def circleToSquare(x,y,r):
'''
    Получить 2 точки, по которым можно определить квадрат, 
    описанный вокруг круга с известным центром и радиусом
'''
temp = [x, y - r]
A = [temp[0] - r, temp[1]]
B = [A[0] + 2*r, A[1]]
C = [B[0], B[1] + 2*r]
return A[0], A[1], C[0], C[1]


def imgCrop(im, x, y, radius): 
    '''
        Обрезать круглую область по квадрату
    '''
    box = circleToSquare(x,y,radius)
    return im.crop(box)  


def separateBlobs(image, blobs):
    '''
        Выделить области, в которых потенциально может быть объект
    '''
    separate = []
    image = np.asarray(image)
    index = 0
    for blob in blobs:
            y, x, radius = blob
            center = y, x
            mask = np.zeros((image.shape[0],image.shape[1]))
            for i in range(image.shape[0]):
                for j in range(image.shape[1]):
                    if (i-center[0])**2 + (j-center[1])**2 < radius**2:
                        mask[i,j] = 1

        # assemble new image (uint8: 0-255)
        newImArray = np.empty(image.shape,dtype='uint8')
        # colors (three first columns, RGB)
        newImArray[:,:,:3] = image[:,:,:3]
        # transparency (4th column)
        newImArray[:,:,3] = mask*255 
        newIm = Image.fromarray(newImArray, "RGBA")
        newIm = imgCrop(newIm, x, y, radius)
        misc.imsave('image' + str(index) + ".png", newIm)
        separate.append(newIm)
        index += 1
return separate

これらの画像をトリミングして実行する 3 つの方法:

im = Image.open(path).convert("RGBA")    
separateB = separateBlobs(im, blobs)

私は完璧なコードではないことを知っています。私はそれに取り組む必要がありますが、それは私の仕事をうまくやっています。

于 2014-08-13T13:21:17.793 に答える