Question

我正在尝试对已经二值化的图像中的对象数进行计数，但是，不允许使用scipy或numpy程序包，因此，我不能使用scipy.ndimage.label，任何想法？我的尝试有80多个对象，但只有13个（以scipy计数）

def label(img):
    n=1
    for i in range(h):
        for j in range(c):
            if img[i][j]==255:
                if img[i-1][j]!=0 and img[i-1][j]!=255:
                    img[i][j]=img[i-1][j]
                elif img[i+1][j]!=0 and img[i+1][j]!=255:
                    img[i][j]=img[i-1][j]
                elif img[i][j+1]!=0 and img[i][j+1]!=255:
                    img[i][j]=img[i][j+1]                    
                elif img[i][j-1]!=0 and img[i][j-1]!=255:
                    img[i][j]=img[i][j-1]
                else:
                    img[i][j]=n
                    if img[i-1][j]!=0:
                        img[i-1][j]=img[i][j]
                    if img[i+1][j]!=0:
                        img[i+1][j]=img[i][j]                        
                    if img[i][j+1]!=0:
                        img[i][j+1]=img[i][j]
                    if img[i][j-1]!=0:
                        img[i][j-1]=img[i][j]                        
                    n+=1
            elif img[i][j]!=0:
                if img[i-1][j]!=0:
                    img[i-1][j]=img[i][j]
                if img[i+1][j]!=0:
                    img[i+1][j]=img[i][j]  
                if img[i][j+1]!=0:
                    img[i][j+1]=img[i][j]  
                if img[i][j-1]!=0:
                    img[i][j-1]=img[i][j]                
    return img,n

Answer 1

您将需要类似https://codereview.stackexchange.com/questions/148897/floodfill-algorithm的东西，它实现了https://en.wikipedia.org/wiki/Flood_fill。如果您可行，则非常适合numba或cython。

也许您可以使用已经提供了Floodfill的OpenCV：https://docs.opencv.org/3.4/d7/d1b/group__imgproc__misc.html#gaf1f55a048f8a45bc3383586e80b1f0d0。

假设您已二值化，所以背景是颜色1，对象是颜色0。设置c = 2，扫描零像素，然后用颜色c填充。现在增加c，扫描为零，填充，起泡，冲洗，重复。您将使每个带有不同颜色的对象结束，因此可以将其用作隔离蒙版。不同的颜色在调试过程中非常有帮助，但是如果您只想计数的话，当然三种颜色就足够了（甚至两种）。在两种颜色的情况下，最终的位图将统一为背景色。

使用4元素的Von Neumann neighborhood与8-element neighborhood会在最终结果中产生很大的不同。在8元素设置中，涂料通过对角线连通性更容易“泄漏”。进行边缘检测和加粗可以帮助减少不必要的颜色泄漏。

对没有二值化的二值化图像中的对象进行计数

1 个答案: