Python實現(xiàn)連通域標記算法
問題引入
通俗地說，如果把圖像分為前景和背景兩部分，那么連通域就是連通在一起的前景，這種關(guān)系對于二值圖像來說比較明顯。
以下面的硬幣圖像，在二值化之后，可以很明顯看到，圖像被分為黑色和白色兩個部分，若以白色為背景，則黑色被白色隔開，彼此之間并不聯(lián)通。連通域標記的目的，就是為不連通的這些黑色區(qū)域，標上不同的序號。
其繪圖代碼如下，其中climb是此前實現(xiàn)的自動ostu閾值算法，參考這篇：OTSU算法及其Python實現(xiàn)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
path = r"coin.png"
img = plt.imread(path).astype(float)
img = np.mean(img, axis=2)
th = 0.513 # climb(img, 0.1, 0, 0.01)
b = img>th
def drawImg(im1, im2, c1='gray', c2='gray'):
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(121)
plt.imshow(im1, cmap=c1)
plt.axis('off')
ax = fig.add_subplot(122)
plt.imshow(im2, cmap=c2)
plt.axis('off')
plt.show()
drawImg(img, b)
實現(xiàn)
常用的連通域標記算法是Two-Pass算法，顧名思義，就是迭代兩次，第一次用于記錄相鄰像素的連通域關(guān)系，第二次則把相連通的區(qū)域置以相同的標簽。
在遍歷之前，先初始化一個編號矩陣，考慮到Python提供了字典這種數(shù)據(jù)類型，所以第一次遍歷，將關(guān)聯(lián)相鄰像素的編號。比如，點P12的編號是3，點P22的編號是4，而且二者均為目標，則將產(chǎn)生一組鍵值對{3:4}。
下面就是這個字典的創(chuàng)建過程，由于在遍歷過程中，每個像素點要和它左側(cè)和上方的像素點進行比較，所以這個字典的值應(yīng)該是一個列表。
from itertools import product
def getIndDct(img):
# 元素個數(shù)
m,n = img.shape
# 編號矩陣
indMat = np.arange(m*n).reshape([m,n])
dct = {}
for i,j in product(range(m), range(n)):
if img[i,j] == 0:
continue
ind = indMat[i,j]
dct[ind] = []
if i>1 and img[i-1,j]!=0:
dct[ind].append(indMat[i-1,j])
if i+1<m and img[i+1, j]!=0:
dct[ind].append(indMat[i+1,j])
if j > 1 and img[i,j-1]!=0:
dct[ind].append(indMat[i, j-1])
if j+1 < n and img[i, j+1] != 0:
dct[ind].append(indMat[i, j+1])
return dct
在得到編號映射字典之后，需要將其歸一化，就是把類似a:[b,c]和]c:[d,e]合并為a:[b,c,d,e]。當所有編號都已經(jīng)歸類之后，還可以繼續(xù)將其變?yōu)閇a,b,c,d,e]實現(xiàn)如下
from copy import deepcopy
def mergeKey(dct, key):
keys = [key]
st, ed = 0, 1
while len(keys)>0:
for i in range(st, ed):
k = keys[i]
if k in dct:
keys += dct[k]
del dct[k]
if ed == len(keys):
break
st, ed = ed, len(keys)
return keys
def uniqueDct(dct):
uDct = deepcopy(dct)
for k in dct:
if k in uDct:
uDct[k] = list(set(mergeKey(uDct, k)))
return [list(set([k]+v)) for k,v in uDct.items()]
最后，將其重新賦值，由于編號矩陣是按照自然數(shù)列的順序創(chuàng)建的，故而只需先把圖像展平，就可以通過編號矩陣的索引直接對圖像的某些區(qū)域重新賦值。
def cds(img):
dct = getIndDct(img)
lst = uniqueDct(dct)
arr = img.reshape(-1)*0
for i,L in enumerate(lst, 1):
arr[L] = i
return arr.reshape(img.shape)
測試
接下來，將這個連通域算法應(yīng)用到硬幣圖像上，由于上面的硬幣圖案有很多噪聲，會影響連通域計算結(jié)果，所以先對其進行預(yù)處理
from scipy.ndimage import binary_erosion b = img>0.4 bb = binary_erosion(b, np.ones([5,5])) c = cds(bb) drawImg(img, c, 'gray', 'jet')
效果如下
到此這篇關(guān)于Python實現(xiàn)連通域標記算法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python連通域標記內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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