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Python簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)區(qū)域生長(zhǎng)方式

 更新時(shí)間:2020年01月16日 14:40:36   作者:小大小丑  
今天小編就為大家分享一篇Python簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)區(qū)域生長(zhǎng)方式,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

區(qū)域生長(zhǎng)是一種串行區(qū)域分割的圖像分割方法。區(qū)域生長(zhǎng)是指從某個(gè)像素出發(fā),按照一定的準(zhǔn)則,逐步加入鄰近像素,當(dāng)滿足一定的條件時(shí),區(qū)域生長(zhǎng)終止。區(qū)域生長(zhǎng)的好壞決定于1.初始點(diǎn)(種子點(diǎn))的選取。2.生長(zhǎng)準(zhǔn)則。3.終止條件。區(qū)域生長(zhǎng)是從某個(gè)或者某些像素點(diǎn)出發(fā),最后得到整個(gè)區(qū)域,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的提取。

區(qū)域生長(zhǎng)的原理:   

區(qū)域生長(zhǎng)的基本思想是將具有相似性質(zhì)的像素集合起來(lái)構(gòu)成區(qū)域。具體先對(duì)每個(gè)需要分割的區(qū)域找一個(gè)種子像素作為生長(zhǎng)起點(diǎn),然后將種子像素和周圍鄰域中與種子像素有相同或相似性質(zhì)的像素(根據(jù)某種事先確定的生長(zhǎng)或相似準(zhǔn)則來(lái)判定)合并到種子像素所在的區(qū)域中。將這些新像素當(dāng)作新的種子繼續(xù)上面的過(guò)程,直到?jīng)]有滿足條件的像素可被包括進(jìn)來(lái)。這樣一個(gè)區(qū)域就生長(zhǎng)成了。

區(qū)域生長(zhǎng)實(shí)現(xiàn)的步驟如下:

1. 對(duì)圖像順序掃描!找到第1個(gè)還沒(méi)有歸屬的像素, 設(shè)該像素為(x0, y0);

2. 以(x0, y0)為中心, 考慮(x0, y0)的4鄰域像素(x, y)如果(x0, y0)滿足生長(zhǎng)準(zhǔn)則, 將(x, y)與(x0, y0)合并(在同一區(qū)域內(nèi)), 同時(shí)將(x, y)壓入堆棧;

3. 從堆棧中取出一個(gè)像素, 把它當(dāng)作(x0, y0)返回到步驟2;

4. 當(dāng)堆棧為空時(shí)!返回到步驟1;

5. 重復(fù)步驟1 - 4直到圖像中的每個(gè)點(diǎn)都有歸屬時(shí)。生長(zhǎng)結(jié)束。

Python實(shí)現(xiàn)

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)

以上這篇Python簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)區(qū)域生長(zhǎng)方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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