python scikit-image提取图片轮廓
时间: 2024-10-15 14:15:04 浏览: 10
在Python的scikit-image库中,可以使用`skimage.measure.find_contours()`函数来提取图片的轮廓。这个函数基于OpenCV的轮廓检测功能,通常用于二值图像处理,也就是灰度图像中黑背景与白前景之间的边缘检测。
首先,你需要对图像进行预处理,比如转换为二值图像,这可以通过阈值化、Otsu's阈值法等方法实现。然后,调用`find_contours()`,传入处理后的二值图像以及一个布尔值表示是否闭合轮廓:
```python
from skimage import io, measure
import numpy as np
# 加载图像
img = io.imread('your_image.png', as_gray=True)
# 转换为二值图像(例如,这里使用全局阈值)
threshold = 0.5
binary_img = img > threshold
# 提取轮廓
contours, _ = measure.find_contours(binary_img, 0.5) # 第二个参数通常是轮廓连接模式
# 现在contours是一个numpy数组,每个轮廓是一个二维数组,包含了轮廓上各点的(x, y)坐标
```
相关问题
python scikit-image提取图片轮廓并输出结果图
在Python的scikit-image库中,你可以使用`skimage.measure.find_contours()`函数来提取图像的轮廓。这个函数接收一个二值图像作为输入,并返回轮廓的坐标列表。以下是一个简单的步骤示例:
```python
from skimage import io, measure
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载图片
img = io.imread('your_image_path.png', as_gray=True) # 确保图片是灰度图
# 将图片转换为二值图像(0代表背景,255代表前景)
_, img_binary = threshold_BINARY(img)
# 提取轮廓
contours = measure.find_contours(img_binary, 0.5) # 阈值可以根据需要调整
# 绘制原图和轮廓
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.imshow(img, cmap='gray')
for contour in contours:
ax.plot(contour[:, 1], contour[:, 0], linewidth=2)
plt.show()
```
在这个例子中,`find_contours()`返回的是每个轮廓的一系列x和y坐标点。然后你可以用matplotlib将这些坐标画出来形成轮廓线。
python scikit-image gamma图片增强
在Python的scikit-image库中,gamma校正是一种常见的图像增强技术,用于调整图像的整体亮度和对比度。Gamma校正是通过改变像素值对输入图像应用非线性变换,通常涉及到幂函数,尤其是当γ (gamma) 不等于1时。
`skimage.exposure.adjust_gamma()` 函数就是用来实现这个功能的。它接受三个参数:
1. `image`:需要进行伽马校正的图像数组。
2. `gamma`:伽马值,通常大于0且小于无穷大,大于1会使图像变亮(暗部提升),小于1则会使图像变暗(亮部提升)。
3. `gain`(可选):如果gamma小于1,则此参数控制输出的最大亮度;如果gamma大于1,则不起作用,默认为None,由gamma自动确定。
例如,下面是一个简单的例子:
```python
from skimage import exposure
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载图像
img = plt.imread('example.jpg')
# 应用伽马校正(这里设定gamma=1.5)
corrected_img = exposure.adjust_gamma(img, gamma=1.5)
# 显示原图和校正后的图
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(corrected_img, cmap='gray')
plt.title('Gamma Corrected Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
```
阅读全文