Выделение круговых областей на изображении для дальнейшей обработки

введите здесь описание изображения

Я обнаруживаю капли на изображении с помощью skimage.feature.blob_doh и получаю области больших двоичных объектов в формате:

A = массив([[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 Массив 2d, каждая строка которого представляет 3 значения, (y,x,sigma), где (y,x) — координаты блоба, а sigma — стандартное отклонение ядра Гаусса (это примерно просто радиус моей области)

Так что вопрос в том, как выделить все эти области для дальнейшей обработки данных (вычислить средние признаки, произвести кластеризацию и классификацию). Теперь я просто рисую их на графике, но не могу перенести их в растровые\массивные переменные.

И я не хочу использовать для этой задачи библиотеку OpenCV, я должен сделать это, используя numpy/scipy/skimage и другие библиотеки.

 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()

Спасибо за любую помощь!

UPD: получил код обрезки, но он делает что-то странное... кадрирует хорошо, а что с координатами?

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()

python numpy image image-processing scikit-image
person Rachnog    schedule 13.08.2014    source источник
comment
Можете ли вы легко загрузить фактическое изображение с кругами на нем, а не его изображение с осями и рамкой?   -  person Mark Setchell    schedule 13.08.2014
comment
@MarkSetchell извините, я новичок в Python, я не могу найти пример, как сохранить изображение с кругами, но я могу загрузить весь код и изображение, с которым я работаю   -  person Rachnog    schedule 13.08.2014
comment
возможный дубликат Как применить маску в форме диска в пустой массив?   -  person ali_m    schedule 13.08.2014

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Итак, есть способ, которым я это сделал.

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

Три способа обрезать эти изображения, а затем запустить их так:

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

Знаю, не идеальный код, надо над ним поработать, но свою задачу он выполняет хорошо.

person Rachnog    schedule 13.08.2014
comment
Вы можете векторизовать поколение mask, выполнив что-то вроде: rows = np.arange(image.shape[0]); cols = np.arange(image.shape[1]); mask = ((rows-center[0])**2)[:, None] + (cols - center[1])**2 < radius**2 - person Jaime; 13.08.2014