Python简单实现区域生长方式

区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法。区域生长是指从某个像素出发,按照一定的准则,逐步加入邻近像素,当满足一定的条件时,区域生长终止。区域生长的好坏决定于1.初始点(种子点)的选取。2.生长准则。3.终止条件。区域生长是从某个或者某些像素点出发,最后得到整个区域,进而实现目标的提取。

区域生长的原理:  

区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长起点,然后将种子像素和周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素(根据某种事先确定的生长或相似准则来判定)合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素当作新的种子继续上面的过程,直到没有满足条件的像素可被包括进来。这样一个区域就生长成了。

区域生长实现的步骤如下:

1. 对图像顺序扫描!找到第1个还没有归属的像素, 设该像素为(x0, y0);

2. 以(x0, y0)为中心, 考虑(x0, y0)的4邻域像素(x, y)如果(x0, y0)满足生长准则, 将(x, y)与(x0, y0)合并(在同一区域内), 同时将(x, y)压入堆栈;

3. 从堆栈中取出一个像素, 把它当作(x0, y0)返回到步骤2;

4. 当堆栈为空时!返回到步骤1;

5. 重复步骤1 - 4直到图像中的每个点都有归属时。生长结束。

Python实现

import numpy as np
import cv2

class Point(object):
 def __init__(self,x,y):
  self.x = x
  self.y = y

 def getX(self):
  return self.x
 def getY(self):
  return self.y

def getGrayDiff(img,currentPoint,tmpPoint):
 return abs(int(img[currentPoint.x,currentPoint.y]) - int(img[tmpPoint.x,tmpPoint.y]))

def selectConnects(p):
 if p != 0:
  connects = [Point(-1, -1), Point(0, -1), Point(1, -1), Point(1, 0), Point(1, 1), \
     Point(0, 1), Point(-1, 1), Point(-1, 0)]
 else:
  connects = [ Point(0, -1), Point(1, 0),Point(0, 1), Point(-1, 0)]
 return connects

def regionGrow(img,seeds,thresh,p = 1):
 height, weight = img.shape
 seedMark = np.zeros(img.shape)
 seedList = []
 for seed in seeds:
  seedList.append(seed)
 label = 1
 connects = selectConnects(p)
 while(len(seedList)>0):
  currentPoint = seedList.pop(0)

  seedMark[currentPoint.x,currentPoint.y] = label
  for i in range(8):
   tmpX = currentPoint.x + connects[i].x
   tmpY = currentPoint.y + connects[i].y
   if tmpX < 0 or tmpY < 0 or tmpX >= height or tmpY >= weight:
    continue
   grayDiff = getGrayDiff(img,currentPoint,Point(tmpX,tmpY))
   if grayDiff < thresh and seedMark[tmpX,tmpY] == 0:
    seedMark[tmpX,tmpY] = label
    seedList.append(Point(tmpX,tmpY))
 return seedMark

img = cv2.imread('lean.png',0)
seeds = [Point(10,10),Point(82,150),Point(20,300)]
binaryImg = regionGrow(img,seeds,10)
cv2.imshow(' ',binaryImg)
cv2.waitKey(0)

以上这篇Python简单实现区域生长方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python 实现自动获取种子磁力链接方式

    因为我闲来无事,所以准备找一部电影来看看. 然后我找到了种子搜索网站,可是这类网站的弹窗广告太多,搞得我很烦.所以我就想着自己用python写一个自动获取磁力链接的脚本. 整个大概写了半个小时. 代码如下 import requests import re from bs4 import BeautifulSoup url="*种子的网站*/" header={ "Accept":"text/html,application/xhtml+xml,appli

  • Pytorch在dataloader类中设置shuffle的随机数种子方式

    如题:Pytorch在dataloader类中设置shuffle的随机数种子方式 虽然实验结果差别不大,但是有时候也悬殊两个百分点 想要复现实验结果 发现用到随机数的地方就是dataloader类中封装的shuffle属性 查了半天没有关于这个的设置,最后在设置随机数种子里面找到了答案 以下方法即可: def setup_seed(seed): torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed

  • Python内置random模块生成随机数的方法

    本文我们详细地介绍下两个模块关于生成随机序列的其他使用方法. 随机数参与的应用场景大家一定不会陌生,比如密码加盐时会在原密码上关联一串随机数,蒙特卡洛算法会通过随机数采样等等.Python内置的random模块提供了生成随机数的方法,使用这些方法时需要导入random模块. import random 下面介绍下Python内置的random模块的几种生成随机数的方法. 1.random.random()随机生成 0 到 1 之间的浮点数[0.0, 1.0).注意的是返回的随机数可能会是 0 但

  • Python简单实现区域生长方式

    区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法.区域生长是指从某个像素出发,按照一定的准则,逐步加入邻近像素,当满足一定的条件时,区域生长终止.区域生长的好坏决定于1.初始点(种子点)的选取.2.生长准则.3.终止条件.区域生长是从某个或者某些像素点出发,最后得到整个区域,进而实现目标的提取. 区域生长的原理:   区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域.具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长起点,然后将种子像素和周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素(根据某种事先确定

  • python简单爬虫--get方式详解

    目录 环境准备 进行爬虫 参考 总结 简单爬虫可以划分为get.post格式.其中,get是单方面的获取资源,而post存在交互,如翻译中需要文字输入.本文主要描述简单的get爬虫. 环境准备 安装第三方库 pip install requests pip install bs4 pip install lxml 进行爬虫 1.获取网页数据. import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://cn.bing.com/sear

  • Python简单实现安全开关文件的两种方式

    本文实例讲述了Python简单实现安全开关文件的两种方式.分享给大家供大家参考,具体如下: 以下代码经Python3.3测试. 方式1: try: file = open('config.ini', 'w') print("It's a text file", file=file) except IOError as err: print('File error: ' + str(err)) finally: if 'file' in locals(): file.close() 方式

  • 5种Python单例模式的实现方式

    本文为大家分享了Python创建单例模式的5种常用方法,供大家参考,具体内容如下 所谓单例,是指一个类的实例从始至终只能被创建一次. 方法1: 如果想使得某个类从始至终最多只有一个实例,使用__new__方法会很简单.Python中类是通过__new__来创建实例的: class Singleton(object): def __new__(cls,*args,**kwargs): if not hasattr(cls,'_inst'): cls._inst=super(Singleton,cl

  • Python简单实现Base64编码和解码的方法

    本文实例讲述了Python简单实现Base64编码和解码的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: Base64编码是一种"防君子不防小人"的编码方式.广泛应用于MIME协议,作为电子邮件的传输编码,生成的编码可逆,后一两位可能有"=",生成的编码都是ascii字符. 优点:速度快,ascii字符,肉眼不可理解 缺点:编码比较长,非常容易被破解,仅适用于加密非关键信息的场合 Python Base64编码和解码示例: >>> import base6

  • Python简单遍历字典及删除元素的方法

    本文实例讲述了Python简单遍历字典及删除元素的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这种方式是一定有问题的: d = {'a':1, 'b':2, 'c':3} for key in d: d.pop(key) 会报这个错误:RuntimeError: dictionary changed size during iteration 这种方式Python2可行,Python3还是报上面这个错误. d = {'a':1, 'b':2, 'c':3} for key in d.keys():

  • python 简单的多线程链接实现代码

    服务端: #!/usr/bin/env import SocketServer class myMonitorHandler(SocketServer.BaseRequestHandler): def handle(self): self.data=self.request.recv(1024).strip() print "From %s : %s" %(self.client_address,self.data) if __name__=="__main__":

  • python 简单搭建阻塞式单进程,多进程,多线程服务的实例

    我们可以通过这样子的方式去理解apache的工作原理 1 单进程TCP服务(堵塞式) 这是最原始的服务,也就是说只能处理个客户端的连接,等当前客户端关闭后,才能处理下个客户端,是属于阻塞式等待 from socket import * serSocket = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) #重复使用绑定的信息 serSocket.setsockopt(SOL_SOCKET, SO_REUSEADDR , 1) localAddr = ('', 7788) serSoc

  • python简单图片操作:打开\显示\保存图像方法介绍

    一提到数字图像处理,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发,就必须安装对应的库.这和matlab非常相似,只是matlab里面叫工具箱

  • Python简单实现两个任意字符串乘积的方法示例

    本文实例讲述了Python简单实现两个任意字符串乘积的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 题目: 给定两个任意数字组成的字符串,求乘积,字符可能很大,但是python具有无限精度的整数在这里就不需要考虑这个问题了 下面是简单的实现: #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''''' __Author__:沂水寒城 功能:两个任意字符串乘积 ''' def two_strs_mutiply(one_str, two_str): ''''' ''' if on

随机推荐