Question

我正在尝试在scikit图像中使用斑点检测。 blob_log应该为2D图像返回Nx3的数组，对于3D图像（？）返回Nx4的数组（？）2D图像中的前两个值是（x，y，sigma），在3D中是（p，x，y sigma）

我正在尝试将this image加载到我的代码中，该代码看起来有很多可观察到的斑点，并且是2D图像。

我有几个问题：

（1）blob_log返回一个Nx4数组，这意味着将其作为3D图像加载。当我尝试打印它时，它看起来只是一堆空数组，我不知道如何处理，因为当我plt.show()时，它是2D图像。

（2）如果N是它计算出的斑点数，那么它只给我不到总图像的10％-我相信这是由于该图像是在白色背景上进行成像的事实blob_log很难注意到-正确吗？

（3）我不了解Blob documentation末尾的for循环如何工作？如何在图像上绘制圆圈？很抱歉，这是一个基本问题，但令我感到沮丧，因为我认为这会帮助我解决其他我想知道的事情。

试图弄清楚发生了什么：

（1）加载data.coins()并将其打印出来，这为我提供了一个不错的值数组，我认为这些值是2D的，但仍无法解释为什么我要加载的图像未被识别为2D。

（2）我试图加载data.coins()，这显然是带有圆形图像的图像，并且被sigma和threshold设置所迷惑，根据设置，我得到了各种不同的值-有没有一种好的方法来找出最好的方法，而不必弄乱设置，直到我得到可行的方法？

由于代码的长度和问题，下面仅是适用的部分，但是我的整个代码可以是found here

from skimage import data, feature, exposure, io
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

img = data.coins()
#img = io.imread('gfp_test.png') #this is the image I linked above just in my dir
print(img)
print(type(img))
A = feature.blob_log(imgG, max_sigma = 30, num_sigma = 10, threshold = .4)

print (A)

谢谢您的帮助！

Answer 1

（1）您有彩色图像，而blob_*需要灰度图像。在使用斑点查找功能之前，请先使用skimage.color.rgb2gray将图像转换为灰度。有关更多详细信息，请参见我们的crash course on NumPy for images。

（2）让我们看看上面的方法是否可以解决您的问题。我认为查找斑点是本地操作，因此边缘周围的白色框可能不是问题。

（3）是的，变量命名可能更清晰。密钥在这里：sequence = zip(blobs_list, colors, titles)。如果您查看这些单独的变量是什么，它们就是长度为3的列表，其中包含三种不同的Blob查找方法，三种不同的颜色和三种不同的标题（三种方法的名称）的结果。因此，外部for循环遍历方法和图中的三个面板。（您应该查看matplotlib documentation for subplots以获得更多信息。）

然后，内部循环遍历单个斑点查找方法的结果，并在每个结果周围画一个圆圈。您将看到x / y换位，这是由于我们的图像（请参见上面的崩溃过程）与matplotlib画布之间的坐标约定不同而导致的。然后我们create a circle为每个Blob设置适当的半径，并将其添加到matplotlib轴。有关添加补丁的更多信息，请参阅Circle文档中链接的示例。

希望这会有所帮助！

Scikit图像问题（特别是re：`blob_log`）

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