Question

我试图在图像中检测到一个巨大的亮斑。我这样做的方式是，我首先将其转换为COLOR_BGR2HLS_FULL，采用绿色通道并将GuassianBlur应用于此，然后我使用THRESH_OTSU获得阈值图像然后绘制轮廓：

self.result = cv2.cvtColor(self.result_array_color, cv2.COLOR_BGR2HLS_FULL)
self.result = self.result[:,:,1] 
self.result = cv2.GaussianBlur(self.result,(25,25), 0)

以下是获得的图片的样子：

以下是所需图片的样子：

另外，我这样做的方式与所有相似类型的图像不一致。你有什么更好的建议吗？

谢谢！

Answer 1

好吧，我得到了这个结果：

初始图像（我没有原始图像，所以我从你的绿线中删除了绿线）：

使用GREEN频道进行处理：

然后使用带有方形窗口半径为32的Dilate和Erode过滤器来移除容器：

扩张后

腐蚀之后

照明抑制滤镜（或高通滤镜 - 按图像的高斯平滑除法）使图像更加清晰：

最后一个门槛

您也可以平滑最终的面具

再次使用阈值以获得更平滑的结果：

Answer 2

不，我还没有使用任何其他修复技术去除血管。膨胀是某个区域内的最大值，Erode是最小值。我使用Dilate和Erode半径32和HighPass半径128。

代码在C＃中：

    public byte[] Dilate(byte[] image, int width, int height, int radius)
{
    byte[] temp = new byte[image.Length];
    byte[] result = new byte[image.Length];

    //Dilate by X
    for (int y = 0; y < height; y++)
        for (int x = 0; x < width; x++)
        {
            byte v = 0;
            for (int i = x - radius; i <= x + radius; i++)
                if (i >= 0 && i < width)
                    v = Math.Max(v, image[i + y * width]);
            temp[x + y * width] = v;
        }

    //Dilate by Y
    for (int y = 0; y < height; y++)
        for (int x = 0; x < width; x++)
        {
            byte v = 0;
            for (int i = y - radius; i <= y + radius; y++)
                if (i >= 0 && i < height)
                    v = Math.Max(v, temp[x + i * width]);
            result[x + y * width] = v;
        }

    return result;
}

public byte[] Erode(byte[] image, int width, int height, int radius)
{
    byte[] temp = new byte[image.Length];
    byte[] result = new byte[image.Length];

    //Dilate by X
    for (int y = 0; y < height; y++)
        for (int x = 0; x < width; x++)
        {
            byte v = 255;
            for (int i = x - radius; i <= x + radius; i++)
                if (i >= 0 && i < width)
                    v = Math.Min(v, image[i + y * width]);
            temp[x + y * width] = v;
        }

    //Dilate by Y
    for (int y = 0; y < height; y++)
        for (int x = 0; x < width; x++)
        {
            byte v = 255;
            for (int i = y - radius; i <= y + radius; y++)
                if (i >= 0 && i < height)
                    v = Math.Min(v, temp[x + i * width]);
            result[x + y * width] = v;
        }

    return result;
}

public byte[] HighPass(byte[] image, int width, int height, float radius)
{
    byte[] smooth = GaussSmooth(image, width, height, (byte)radius);
    byte[] result = new byte[image.Length];

    for (int y = 0; y < height; y++)
        for (int x = 0; x < width; x++)
        {
            result[x + y * width] = (byte)(128 + image[x + y * width] - smooth[x + y * width]);
        }

    return result;
}

无法获得具有亮点的图像的准确阈值

2 个答案: