使用Python和OpenCV进行视觉图像分割的代码示例
作者:0dayNu1L
在图像处理领域,图像分割是一项基础且关键的技术,它涉及到将图像划分为若干个具有特定属性的区域,本文将通过一个实践项目,展示如何使用Python编程语言,结合OpenCV库,对一张玫瑰花的图片进行图像分割,需要的朋友可以参考下
环境准备
在开始之前,请确保你的开发环境中已经安装了Python、NumPy、Matplotlib以及OpenCV(即skimage
和io
模块)。这些库可以通过pip进行安装。
项目步骤
一:选取样本区域
首先,我们从图像中选取一个区域作为样本。在这个例子中,我们选择了图像中心的一个正方形区域。
from skimage import data, io import numpy as np # 读取图像 image = io.imread('flower.jpg') # 选取样本区域 height, width, _ = image.shape roi_size = 100 # 样本区域的边长 roi_center_x = width // 2 roi_center_y = height // 2 roi = image[roi_center_y - roi_size//2:roi_center_y + roi_size//2, roi_center_x - roi_size//2:roi_center_x + roi_size//2]
二:计算标准差
接下来,我们计算所选区域红色通道的标准差,这将用于后续的图像分割。
# 提取红色通道并计算标准差 red_channel = roi[:, :, 0] mean_value = np.mean(red_channel) std_dev = np.std(red_channel)
三:建立模板图像空间
基于计算出的标准差,我们建立一个模板图像空间,用于区分图像中的不同区域。
# 建立模板图像空间 template_image = np.zeros_like(image, dtype='uint8') for y in range(height): for x in range(width): if abs(image[y, x, 0] - mean_value) <= std_dev: template_image[y, x] = image[y, x] else: template_image[y, x] = [0, 0, 0] # 将不符合条件的像素设置为黑色
四:根据模板图像空间分割原图像
最后,我们使用模板图像空间来分割原始图像,得到最终的分割结果。
# 分割原图像 segmented_image = np.where(template_image != 0, image, 0)
显示结果
使用Matplotlib库,我们可以将原始图像、模板图像以及分割后的图像展示出来,以便进行比较。
from matplotlib import pyplot as plt # 显示结果 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.subplot(1, 3, 1) plt.title('Original Image') plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.subplot(1, 3, 2) plt.title('Template Image') plt.imshow(template_image) plt.axis('off') plt.subplot(1, 3, 3) plt.title('Segmented Image') plt.imshow(segmented_image) plt.axis('off') plt.show()
完整代码
from skimage import data, io from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import math # 读取图像 image = io.imread(r'flower.jpg') # 一:选取样本区域 # 假设我们选取图像中心的一个正方形区域作为样本区域 height, width, _ = image.shape roi_size = 100 # 样本区域的边长 roi_center_x = width // 2 roi_center_y = height // 2 roi = image[roi_center_y - roi_size//2:roi_center_y + roi_size//2, roi_center_x - roi_size//2:roi_center_x + roi_size//2] # 提取红色通道 red_channel = roi[:, :, 0] # 二:计算标准差 mean_value = np.mean(red_channel) std_dev = np.std(red_channel) # 三:建立模板图像空间 r1_d = std_dev template_image = np.zeros_like(image, dtype='uint8') for y in range(height): for x in range(width): if abs(image[y, x, 0] - mean_value) <= r1_d: template_image[y, x] = image[y, x] else: template_image[y, x] = [0, 0, 0] # 将不符合条件的像素设置为黑色 # 四:根据模板图像空间分割原图像 segmented_image = np.where(template_image != 0, image, 0) # 显示结果 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.subplot(1, 3, 1) plt.title('Original Image') plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.subplot(1, 3, 2) plt.title('Template Image') plt.imshow(template_image) plt.axis('off') plt.subplot(1, 3, 3) plt.title('Segmented Image') plt.imshow(segmented_image) plt.axis('off') plt.show()
结论
通过这个项目,我们学习了如何使用Python和OpenCV进行图像分割。这个过程涉及到了样本区域的选择、标准差的计算、模板图像空间的建立以及最终的图像分割。这个技术在许多领域都有广泛的应用,比如医学影像分析、自动驾驶车辆的视觉系统等。希望这个项目能够为你提供一些启发和帮助。
以上就是使用Python和OpenCV进行视觉图像分割的代码示例的详细内容,更多关于Python OpenCV视觉图像分割的资料请关注脚本之家其它相关文章!