我怎么能从mahotas中的图像和python中的opencv中减去背景？

Question

我有许多像this或类似this的图像，我使用此代码：

fork = mh.imread(path)
bin = fork[:,:,0]
bin = mh.erode(bin)
bin = (bin < 80)

第二张图片，但我必须使用它：

bin = (bin < 127)

为第一个。

有一种方法可以自动获得没有背景的好图像，或者我必须选择一个中值，希望对我的大部分图像都有好处吗？

Answer 1

有一个名为“Otsu Threshold”的阈值。 Here您有更多信息。

您可以使用otsu在Mahotas中执行此操作，或使用threshold_otsu中的scikit-image执行此操作：

fork = mh.imread(path)
bin = fork[:,:,0]
thresh = mh.otsu(bin)
binary =( bin< thresh)

Answer 2

我知道你想要将白色背景与图像分开。 以下是执行此操作的步骤。我会用简单的英语写，因为我不熟悉python。

1：计算图像的关闭（扩张和侵蚀的应用）。使用尺寸为5x5的正方形结构元素进行膨胀和侵蚀。

C = mh.dilate(bin)
C = mh.erode(C);

这将为您提供背景

2：从原始图像中减去背景：

C = C-bin

这将为您提供白色涂漆的星形图像，背景为黑色

3：现在计算二值化的自动阈值。使用简单的Otsu技术来估计最佳阈值。在openCV中，这类似于：

double thresh = cv::threshold(im,im,0,255,CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);
cv::threshold(im,im,thresh,255,CV_THRESH_BINARY_INV);

这将为您的图像提供完美的效果。 不要试图猜测阈值。对于您的图像，它不是80而不是127。使用Otsu