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bwdist画像が完全にimhmin黒くなるのはなぜですか? ワークスペースで 2 つの行列を確認すると、値は正常に見えます。このコードを Matlab で実行して確認できます。予想される結果は、各連結成分の中心の強度が低く、連結成分のエッジの強度が高いグレースケール イメージです。エッジのピクセル距離は重心から離れているため、距離の値が高くなります。距離値が強度であると見なされる場合、エッジの強度が高くなります。

1 は距離変換される連結成分であり、0 は単に背景であると考えてください。背景を0にしたいです。

必要な結果はこのようなものです。

Pythonでバイナリ イメージのセグメンテーションを実装する簡単な方法はありますか?

私の二次元の「画像」はnumpy配列です。使用される値は1.0と0.0です。値を持つすべてのオブジェクトのリストが必要です1.0。すべての黒いピクセルは、オブジェクトのピクセルです。オブジェクトには、値 を持つ多くの接触ピクセルが含まれる場合があります1.0。

numpyとも使えますscipy。

私はすでにすべてのピクセルを反復処理してピクセルのセットを作成し、新しいピクセルを古いセットに埋めようとしました(または新しいセットを作成しました)。残念ながら、実装は貧弱で、非常にバグが多く、非常に遅かったです。

うまくいけば、このようなものはすでに存在しますか、それとも簡単な方法がありますか?

どうもありがとうございました

ImageJの保存「XY座標の保存」機能と同様に、バイナリ画像のXY座標をRに保存しようとしています。R で利用可能ないくつかの画像解析パッケージを調べましたが、これを達成する方法はまだわかりません。

私は現在、足跡認識プロジェクトを使用した動物の識別に取り組んでいます。私の主な仕事は、天然素材から採取した動物の足跡を処理し、その足跡が属する動物を特定することです。最初のステップは、画像を前処理し、ROI を抽出することです。これは、処理された画像に多くのノイズが含まれているため、私が苦労しているところです。

一連の前処理手順を実行しましたが、そのすべてでノイズは減少しましたが、十分ではありませんでした。下の画像は、これまでに達成した結果を示しています。

左から右の順に、一番上の行の最初の画像は、分類する必要がある動物の足跡の例です。2 番目の画像は、システムをトレーニングして動物種 (この場合はクマの種) を分類するために使用される画像の一例です。最初の行の 3 番目と 4 番目の画像は、それぞれテスト画像のグレースケールと対数変換を示しています。

一番下の行の最初の画像は画像の中央値のぼかしで、2 番目の画像は適応しきい値処理を示しています。3 番目の画像は、8 近傍接続テストの結果を示しています。ここでは、近傍が欠落しているピクセルが削除されます。4 番目の画像は、膨張後に侵食が適用されたときの画像を示しています。最後の画像は、検出された輪郭を示しています。

輪郭を操作して、特定の領域よりも小さい輪郭を削除しようとしましたが、それでも画像をより適切に表現することはできませんでした。最大の輪郭を表示すると、画像全体が表示されます。

接続されたコンポーネントを使用すると、ノイズのレベルが高いため、多数が検出されます。ブロブ検出を試してみましたが、望ましい結果が得られませんでした。

画像のノイズを除去してROIを抽出するための最良かつ最も効率的な方法を探しています。

サンプル画像:

次のバイナリ イメージがあるとします。

0 は背景のピクセルを表し、1 は画像のピクセルを表します。ご覧のとおり、この画像には 2 つの穴があります。アルゴリズムを使用してこの画像の穴の数を取得する方法はありますか?(Java または Python で、Matlab ではありません)