非矩形の画像領域にスキマージを使用する

Question

画像の一部で、矩形ではないGLCMを計算したいと考えています。これについてどうすればいいですか？私は気にしないイメージの部分をゼロにするマスキング手順を作成しました。イメージのゼロ部分を考慮せずにこの「マスクされた」イメージをどのように取るかわかりません。

ご協力いただきありがとうございます。

Answer 1

輝度値をバックグラウンドピクセルに割り当てることができる場合は、フルイメージのGLCMの最初の行と最初の列を単に破棄するだけで、関心領域のGLCMを取得できます。これは、実際に背景ピクセルを含む共起を取り除くことと同じです。

In [25]: import numpy as np 

In [26]: from skimage import io 

In [27]: from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops 

In [28]: img = io.imread('https://i.stack.imgur.com/6ESoP.png') 

In [29]: glcm = greycomatrix(img, 
    ...:      distances=[1, 2], 
    ...:      angles=[0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4], 
    ...:      symmetric=True, 
    ...:      normed=False) 
    ...: 

In [30]: glcm_br = glcm[1:, 1:, :, :] 

In [31]: glcm_br_norm = np.true_divide(glcm_br, glcm_br.sum(axis=(0, 1))) 

In [32]: np.set_printoptions(threshold=1000, precision=4) 

In [33]: props = ['energy', 'homogeneity'] 

In [34]: feats_br = np.hstack([greycoprops(glcm_br_norm, p).ravel() for p in props]) 

In [35]: feats_br 
Out[35]: 
array([ 0.0193, 0.0156, 0.0173, 0.0166, 0.0151, 0.0156, 0.0136, 
     0.0166, 0.1255, 0.0788, 0.0978, 0.0929, 0.0782, 0.0788, 
     0.0545, 0.0929]) 

ことに注意してください：

デモ

次のスニペットは、Haralickのカップルは、黒の背景に円形のオブジェクトのGLCMsから特徴を抽出する方法を示していますGLCMは、フルイメージのGLCMの第1行および第1列を取り除いた後に正規化されなければならない。

注：接尾辞_brは、のバックグラウンドを削除したものです。です。