問題タブ [scikit-image]

scikit-image で作成されたスケルトン化されたイメージで cv2 python ライブラリを使用して輪郭を見つけようとしたところ、次のエラーが発生しました。

私の質問は: cv2 に変換するために何をしなければなりませんか?

opencv は、scikit-image numpy.float64 の代わりに numpy.uint8 型を使用してバイナリ イメージを表すことを知っています。

mahotas (numpy.bool) と pymorph ライブラリも使用しました。scikit-image からこれらのライブラリに、またはその逆に変換するにはどうすればよいですか?

私はscikit-imageを使って画像を読み込んでいます:

にいくつかの操作を行った後、別の関数に渡すためにimgメモリ内ファイル ( a la ) に保存したいのですが、ファイルハンドルではなくファイル名が必要なようです。StringIOskimage.io.imsave

imsave可能であれば、ディスクへのアクセス (その後に別のイメージング ライブラリからの読み取り)を避けたいと考えています。imsave(または他の scikit イメージに適した関数) を使用する良い方法はありStringIOますか?

このホイールスケルトン看板の円周（看板の最外周）を内側を除いて削除したいと思います。関数 findcontours() について考え、見つけた最大の輪郭を削除します

これは入力画像です：

スケルトン:

残念ながら、これは私の出力画像です：

交差した2つの線分だけでは残らず、線分がたくさんのドットでできている理由

更新ソリューション（および新しい質問）：

このコード行の後にスケルトン化された img のディープ コピーを作成すると: img = img.astype(np.uint8) #スケルトン化手順の後

コピーした画像で find_contour を使用し、元の画像に draw_contour を適用するだけです。

私の質問は次のとおりです。

画像の輪郭を編集すると、一時的な画像を使用せざるを得ないのはなぜですか? なぜmatplotlibは正しい結果を表示し、cv2 imshowは表示しないのですか(黒い画像が表示されます)?

コードの新しい部分:

FLOODFILE を更新 + DILATE:

Floodfill-dilate 手順は正しいですか? どこが悪いの？

残念ながらこれを取得します：

virtualenv 内で作業して、scikit-image をインストールしようとしていますが、失敗して、新しい (または任意の) バージョンの numpy が必要であると通知されます。

Python から numpy 1.7 が既に私のパスにあるため、これはわかりません。

何が起こっているのですか - scikit-image をインストールしているシステムが最新バージョンの numpy を認識できないのはなぜですか? どうすればこれを修正できますか？

numpy へのパスは既に my にあるようです~/.bash_profile:

アップデート：

numpy バ​​ージョン 1.7 もsuパスにあります。

次のようなタプルのリストに、numpy 配列のバイナリ(白黒) 画像と座標があります。

またはとして：

その座標リストの画像に「白い」ピクセルがあるかどうかを確認するにはどうすればよいですか? また、その座標リストから離れた約 3 ピクセルの範囲にある白いピクセルも確認したいと思います。

すなわち:

「どこ」機能を考えてみました。

更新します。

(128, 128, 3) の代わりに形状 (128, 128) を使用しようとしましたが、これは私のイメージの形状が (a,b) であるためです。しかし、今では白いピクセルが見つかりません! なぜこのようにして何かを見つけるのでしょうか?

出力：

pythonを使用して、画像に対して幾何学的変換を実行し、特定の曲線に沿って画像を「まっすぐにする」または修正したいと思います。scikit-imageはこれに非常に適しているようですが、ドキュメントはまばらですProjectiveTransform()。warp()ドキュメントhereに従いましたが、サンプル ケースでは正しく動作しませんでした。

例を次に示します。2 つの同心円を含む画像を作成します。目標は、これらの円の 4 分の 1 を修正して、結果の画像が 2 本の平行線になるようにすることです。サンプルデータは次のとおりです。

そして、これをプロットできます。たとえば、次のようになります。

したがって、私の目標は、赤いコントロール ポイントで指定された象限の画像を修正することです。(この場合、これは直交座標から極座標への変換と同じです。) ドキュメントの例の scikit イメージを使用して、次のことを行いました。

このwarped画像には 2 本の平行線が表示されると思っていましたが、代わりに次のようになります。

ここで何が間違っていますか？

この場合はデカルトから極への変換ですが、最も一般的なケースでは、任意の曲線からの変換を探していることに注意してください。誰かが他のパッケージを使用したより良い方法を知っている場合は、お知らせください。ndimage.map_coordinates一連の放射状の線を使用することでこの問題を解決できますが、もっとエレガントなものを探していました。

私はいくつかの PIL ベースのコードを NumPy に変換しようとしていますが、このskimage.transform.rotate関数はPIL の よりも大幅に遅いことがわかりましたImage.rotate。

大まかな比較として、skimage~1000x1000 ピクセルの画像で の回転を使用すると ~2.2 秒Image.rotateかかり、 ~0.1 秒かかります。

そして出力：

(これらの数値は、複数の実行にわたって多かれ少なかれ一貫しています。これが十分なテストを実行していないためのアーティファクトだとは思いません)

そう！どうしたの？スキイメージを高速化する方法はありますrotateか?

バージョン情報：

• PIL: 1.1.7
• スキーイメージ: 0.14.1
• でこぼこ: 1.7.1
• パイソン: 2.7.2

また、注目に値する場合があります。

• BICUBICフィルタリングを使用しない場合、im.rotate操作にかかる時間はわずか 0.01 秒ですが、order=0最近傍フィルタリングを使用するように設定するとskimage.rotate0.6 秒かかります。