python - 如何使用 Python 计算和找到图像中对象区域的分布？

Question

我想获得以像素为单位的区域以及该图像中不同黑色物体的分布。我假设使用 python (openCV 或 mahotas) 可以做到这一点，但我不知道怎么做。

你能帮助我吗 ？

Answer 1

我会使用scikit-image。对我来说，它看起来像一个二进制图像（0 和 1），所以你可以使用regionprops函数来获取 regionprops 对象的列表。

Regionprops 忽略 0（在您的情况下为黑色），因此您可能需要反转图像。

Answer 2

这是一个替代解决方案，因为您的问题似乎并不打算使用任何特定工具。它使用安装在大多数 Linux 发行版上的ImageMagick，并且可用于 macOS 和 Windows。您只需在终端窗口中运行以下命令：

convert blobs.png -threshold 50% -negate     \
   -define connected-components:verbose=true \
   -connected-components 8 info: | awk '/255,255,255/{print $4}'

示例输出如下，它是图像中每个 blob 的大小（以像素为单位）：

19427
2317
2299
1605
1526
1194
1060
864
840
731
532
411
369
313
288
259
253
244
240
238
216
122
119
90
73
70
36
23
10

---

为了更好地理解它，删除这些awk东西，以便您可以看到“Connected Component Analysis”的输出：

convert blobs.png -threshold 50% -negate -define connected-components:verbose=true -connected-components 8 info:

Objects (id: bounding-box centroid area mean-color):
  0: 675x500+0+0 341.1,251.2 301025 srgb(0,0,0)
  13: 198x225+232+119 341.5,227.0 19427 srgb(255,255,255)
  24: 69x62+232+347 269.4,378.9 2317 srgb(255,255,255)
  22: 40x90+67+313 88.8,354.8 2299 srgb(255,255,255)
  20: 55x50+121+278 153.3,299.5 1605 srgb(255,255,255)
  10: 34x82+107+78 126.2,115.5 1526 srgb(255,255,255)
  25: 34x47+439+350 455.4,371.5 1194 srgb(255,255,255)
  16: 26x69+422+183 435.4,217.6 1060 srgb(255,255,255)
  19: 27x44+231+264 243.6,284.1 864 srgb(255,255,255)
  ...
  ...
  21: 5x9+0+284 1.8,288.8 36 srgb(255,255,255)
  29: 6x5+57+467 59.9,468.7 23 srgb(255,255,255)
  4: 6x2+448+0 450.5,0.4 10 srgb(255,255,255)

基本上，每个 blob 都有一行输出。那条线告诉您x,yblob 左上角的位置及其宽度和高度。它还告诉您质心、面积（在第 4 列中，这就是我打印$4的原因awk）和颜色。请注意，您的黑色斑点显示为白色 (255,255,255)，因为ImageMagick在黑色背景上查找白色对象，因此我反转了您的图像（使用-negate） 。

因此，如果我采用起始线13:，并在包含 blob 的矩形中绘制：

convert blobs.png -fill none -stroke red -draw "rectangle 232,119 430,343" result.png