問題タブ [scipy.ndimage]

特定のフレームがこのように見えるグレースケール TIFF スタックを分析しようとしています。それをフィルター処理 (ガウスぼかしを使用) してから、2 値化します (Otsu のしきい値法を使用)。

うまく機能するMATLABコード：

サンプル画像の各白い点がピックアップされ、その体積 (ピクセル単位) はかなり正確に によって与えられobject_sizeます。

Python コード:

Python コードは適切に動作しているように見えます...ただし、検出されたオブジェクトのほとんどobject_sizeは 1 ～ 200 で、いくつかは数千ピクセルのサイズになります。

これらの機能の違いは何ですか? オブジェクトのサイズを計算するために Python で別のアプローチを試してみたいと思いますが、別のアプローチを見つけるのに苦労しました。bwconncompMatlab の関数の代わりになるものを見つけることができれば、このコードの Python バージョンがあれば素晴らしいと思います。

私はいくつかのコンピューター ビジョン技術、特に特徴検出を試しています。画像と機能カーネルの間で自己相関を行うことにより、機能を識別しようとしています。

ただし、結果の相関行列は私には意味がありません...機能がどこにあるかが明らかになるように、この行列を解釈または視覚化する方法を理解できる人はいますか?

機能カーネル:

元の画像:

コード：

結果：

したがって、最初の結果画像では、(150,200) に明らかな最大点があります。私は、これが最も可能性の高い場所であると解釈しています。

ただし、2 番目の結果画像、相関行列の結果では、明らかなパターンはありません。明らかな高相関点がいくつかあることを期待していました。

ヘルプ？

任意の形状内のすべての値を値のグラデーションで埋める方法を探しています...形状の輪郭に従う必要があります。たとえば、gimp の「シェイプ グラデーション」塗りつぶしツールを使用すると、次のようになります。

出力は 2 次元の numpy 配列である必要があります。