[scikit-image] 33. 検出したエッジのヒステリシスしきい値処理(skimage.filters apply_hysteresis_threshold)

はじめに

ここではsobelなどで検出したエッジ画像のしきい値処理をskimage.filtersのapply_hysteresis_thresholdでやる方法について説明する。

下のロフォフォラの画像を読み込み、rgb2grayにより、グレースケール化する。

詳細は下記で解説した。

sobelで検出したedgeをヒストグラムとすると、下記のようになる。

lowt, hightではそれぞれ0.05, 0.25以上で2値化した画像となっている。astype(int)でbool値を0か1に変換している。

hystはfilters.apply_hysteresis_threshold(edges, low, high)により、ヒステリシスしきい値処理された画像で、低いしきい値(0.05)を超える領域が、高いしきい値(0.25)を超える領域に隣接している場合にしきい値を超えていると見なされる。

そのため、ロフォフォラの棘座(緑色の物体に点在する白い点)はlowtでは確認できるが、hystでは消失していることがわかる。

Imagegridにより、cmapを’cividis’で表示した。