[scikit-image] 5. モルフォロジー再構成による背景の除去

python
スポンサーリンク
スポンサーリンク

はじめに

skimage.morphology の reconstructionによる背景の除去について解説する。

スポンサーリンク

コード

スポンサーリンク

解説

ここでは、モルフォロジー再構成を使用して背景画像を作成して、元の画像から差し引くことで、明るい特徴を分離する。

モジュールのインポート

画像の読み込み、float化、平滑化

img_as_float()により、データを[0-1]の範囲にする。

モルフォロジー再構成による背景の作成

画像の端から始まる拡張による再構成を試みる。シード画像には、外周のデータはそのままで、それ以外の部分を画像の最小強度に初期化したものを用いる。

画像の表示

もとのイメージから、再構成した背景画像を差し引くと、サボテンと黒い背景だけの画像が残る。

画像とlineデータの表示

dilateでは、高輝度部分がマスクされているので、サボの部分で平坦となっている。

スポンサーリンク

参考

Filtering regional maxima — skimage v0.15.0 docs
モルフォロジー再構成について - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
モルフォロジー再構成は、マークされたオブジェクトをオブジェクトのサイズや形状を変更することなくイメージから抽出する際に有用です。
Module: morphology — skimage v0.15.0 docs
スポンサーリンク
python画像処理
スポンサーリンク
この記事をシェアする
sabopy.comをフォローする
スポンサーリンク
サボテンパイソン

コメント