区域生长的代码
时间: 2023-07-02 11:06:46 浏览: 43
以下是一个简单的区域生长算法的代码实现,它基于递归地探索附近像素的灰度值,以便将相邻的像素聚类在一起:
```python
import numpy as np
from skimage import io
def region_growing(image, seed):
"""
区域生长算法
:param image: 输入图像
:param seed: 种子点
:return: 区域生长后的图像
"""
# 生成一个与输入图像大小相同的全零矩阵
height, width = image.shape
segmented = np.zeros_like(image)
# 将种子点加入队列
seeds = []
seeds.append((seed[0], seed[1]))
# 定义邻域矩阵
neighbourhood = np.array([[1, 1, 1],
[1, 1, 1],
[1, 1, 1]])
# 区域生长
while len(seeds) > 0:
# 弹出队列中的第一个种子点
current_point = seeds.pop(0)
# 获取当前种子点的像素值
region_value = image[current_point[0], current_point[1]]
# 搜索邻域内的像素点
for i in range(-1, 2):
for j in range(-1, 2):
# 跳过超出图像边界的像素点
if i == 0 and j == 0:
continue
x = current_point[0] + i
y = current_point[1] + j
# 跳过超出图像边界的像素点
if x < 0 or y < 0 or x >= height or y >= width:
continue
# 如果当前像素点已经被分类,则跳过
if segmented[x, y] != 0:
continue
# 获取邻域内像素的灰度值
neighbour_value = image[x, y]
# 如果邻域内像素与当前种子点的像素值相似,则将其加入队列
if abs(neighbour_value - region_value) < 10:
seeds.append((x, y))
# 将像素点标记为已分类
segmented[x, y] = 255
return segmented
# 加载一张灰度图像
image = io.imread('test.png', as_gray=True)
# 设置种子点
seed = (100, 100)
# 区域生长
segmented = region_growing(image, seed)
# 显示结果
io.imshow(segmented)
io.show()
```
上面的代码中,我们使用了一个全零矩阵 `segmented` 来存储已经分类的像素点,初始时所有像素点都未分类。然后,我们将种子点加入队列中,并开始循环。在循环中,我们弹出队列中的第一个种子点,获取其像素值,并搜索邻域内的像素点。如果邻域内的像素点与当前种子点的像素值相似,则将其加入队列,并将其标记为已分类。最终,我们得到了一个已经分类的图像 `segmented`。