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python - 大きな画像にバウンディング ボックスを描画する
大きなバイナリ イメージ (4k x 7k ピクセル) があり、そこから黄色の部分全体を 1 つの四角形として抽出したいと考えています。黄色の領域内の特徴を均一にするために、バイナリ侵食を試みました。次に、のbbox方法を使用しましたskimage.regionpropsが、1 つの大きな bbox を持つ大きな画像には十分な速度で動作しないようです。何か提案はありますか？
python - 画像内の構造を見つけるためにPythonで形態学をヒットまたはミスすると、必要な結果が得られません
モルフォロジー パッケージを使用して、使用している画像のスケルトン バージョンを作成しています。骨格化されたバージョンで末端を検出できますが、構造が新しい枝を作るポイントも検出できるようにしたいと考えています。h1、h2、h3 という名前の 3 つの異なるマトリックスを使用してそれらを検出することから始めました。今のところ、フィルタリング用にミス マトリックスを埋めていません。これは後で追加しようとします。後でフィルタリングを試したい場合に備えて、編集を容易にするために 5x5 マトリックスを使用しています。
問題は、マトリックス h1 と h2 のパターンがスケルトン化されたバージョンに存在する場合でも、それらを検出できないことです。行列 h3 は機能します。なぜこれが起こるのかわかりません。
私たちが撮った元の画像。
画像：
スケルトン化した写真は、ターミニ (枝の終点) を滑らかにするために剪定も使用しました。
python - matlab 関数 strel("line") から Python へ
Python で matlab 関数 strel("line") を使用したい
scikit-learn / opencv / mahotas のような python ライブラリを見つけました
しかし、私はそれを見つけることができません。
最後に、pymorph 'seline'で同様の関数を見つけましたが、matlab の strel 関数とは異なります。
具体的には、 strel("line") を使用 (または実装) して回転させたいと考えています。
strel("線", 長さ,度)のように
Matlab の例 出力は
このような。
matlab の strel("line",length,degree) 関数のアルゴリズム、または strel("line",length,degree) に等しい python ライブラリを知っている人は教えてください。ありがとうございました。
matlab - 画像内の特定の線または線分を抽出するための一般的なアプローチ
このサンプルのトリミングされた画像があります：
他のすべての情報をそのままにして、黒い太い線 (水平および垂直) を非表示または抽出する必要があります。これらの特定の線は、4 または 5 ピクセルの太さです。私は試した：
- 画像が NumPy 配列として読み取られる場合、より多くの 0/1 を持つ行の単純なフィルタリングが、1 つの行が 0 または 1 になるまでフィルタリング条件が終了しません。
- 単純なカーネル (3,3) を使用した侵食ですが、一部のシンボルも太い黒であるため、ノイズが残ります。
- 画像幅の幅の線構造要素による膨張ですが、異なるシンボルを接続する線分のサイズには圧倒的なバリエーションがあり、それぞれの小さな線分の基本情報が失われます。
誰かが、どのような構造化要素、どのような形態学的操作を考慮する必要があるか、または他の巧妙なヒューリスティックである可能性があるかについて、洞察や指示を与えることができますか? 太い黒い線の抽出が行われた場合、出力は次のランダムな線分のグリッドのようになります。
