mathematical-morphology

0熱

1答えて

matlabのグレースケール画像で丸いオブジェクトを検出するグレースケールの形態を実装する方法は？

imerodeやimdilateのようなバイナリイメージに数式モーフを実装する方法はたくさんあります。また、この単純な操作をバイナリイメージで使用して、さまざまなオブジェクトや形状を検出するのにも使用されますが、私が今直面している問題は、この単純な操作、つまりグレースケールイメージをerode、dilateおよび多くをバイナリイメージに変換して適用することです。 Selement = strel(

1熱

1答えて

numpyの配列内の等しい隣接するセルの数を計算する

あるパターンを含む2dバイナリnumpyarraysのサイズが変化します。ただ、このような： import numpy a = numpy.zeros((6,6), dtype=numpy.int) a[1,2] = a[1,3] = 1 a[4,4] = a[5,4] = a[4,3] = 1 ここ「画像」は、2つのパッチ2と1と3個の接続細胞と1が含まれています。 print a

6熱

3答えて

どのようにして、スケルトン画像のサイクルをPythonライブラリで見つけることができますか？私はサイクル、スケルトンのループを検出することができますどのように</p> <p><img src="https://i.stack.imgur.com/vdosF.png" alt="enter image description here"> <img src="https://i.stack.imgur.com/u52Gg.gif" alt="enter image description here"></p> <p>：

私はこのような多くのスケルトンの画像がありますか？これを行う「特別な」機能はありますか、それともグラフとして実装する必要がありますか？グラフオプションしかない場合は、PythonグラフライブラリNetworkXを使用してもいいですか？

0熱

1答えて

MATLABのマルチスケール線形構造要素の生成

（形態学的画像処理のために）様々な長さ、度合い、幅の線形フラット構造要素を生成する必要があります。私はstrel関数を使用しています、それは長さと度を入力として持っています。 MATLABコードで線形SEにさまざまな幅を指定する方法は？があなたの代わりに'line'の'arbitrary'オプションを使用すると、入力として、あなたの構造要素の形状を記述する行列を供給する必要があり、事前

0熱

1答えて

特定のポイントの拡張

スケルトンの特定のポイントにのみ拡張を行うことが可能かどうかを知りたいと思います。例えば、以下のような画像を取得した場合、矩形の左上と左下の点に対応するスケルトンの点のみを拡大することは可能ですか？（各点の座標が知られているであろう）

2熱

1答えて

matlab：スケルトンからより良い分岐点を検出する

私は分岐点を抽出した2つのスケルトン画像を持っています。残念ながら、分岐点は正しいとは思われません。有効な分岐点（つまり、「y」のような形状点）を抽出する方法についての提案はありますか？：のみない分岐点があってはならない以下の第2の例では reg2 = imread('region2.tif'); [i,j] = ind2sub(size(reg2), find(bwmorph(reg2,'b

7熱

2答えて

2つの接続された境界の形態的分離

以下のシナリオに関して質問があります。イメージを後処理すると、輪郭が得られました。残念ながら、一番下の行に表示されるように2回接続されています。私が欲しいものを明白にするためには、単にアウトラインにするだけです。それゆえ、私は拡大して線をマークしました。大きな画像が必要です。私はこの選択から何をしたいですは、私は次の画像では緑とマークされた唯一のoutterの一部です。私の悪い描画スキルには

2熱

1答えて

Pythonのnumpy配列 - 近い最小の領域

私はskimage.measure.labelという名前の画像を表す2次元ブール値のnumpy配列を持ち、各セグメント化された領域にラベルを付け、int [0,500]の2D配列を与えます。この配列の各値は、そのピクセルの領域ラベルを表します。私は今、最も小さい地域を削除したいと思います。例えば、私の入力配列がshape（n、n）なら、私は< mピクセルのすべてのラベル付き領域をより大きな周囲の領

0熱

1答えて

グラウンド・トゥルースと最も類似したセグメンテーションを得るために、どのようなポスト処理を適用できますか？

私は私のアルゴリズムを適用していると、次のようにセグメンテーションの出力が左の画像です： segmentation output(left), ground truth (right) 私は右（グランドトゥルースとの類似性を高めるために、左の画像に後処理を行う必要があります図）。私の質問は左の図にどのような後処理を適用できるかということです。どのような形態学的演算子とどのような構造要素がこの目的に