OpenCV 区域生长算法分割手指静脉图像 Python代码

好的，以下是使用 OpenCV 库实现手指静脉图像区域生长算法的 Python 代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread("finger_vein.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 预处理，使用高斯滤波器去除噪声
img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 定义生长准则函数
def criterion(pixel, seed, threshold):
    # 计算像素与种子点之间的差异
    diff = abs(int(pixel) - int(seed))
    # 如果差异小于阈值，则将该像素加入当前区域
    if diff < threshold:
        return True
    else:
        return False

# 定义区域生长函数
def region_growing(img, seed, threshold):
    # 新建与原图像同样大小的标记图像，用于标记生长区域
    h, w = img.shape[:2]
    mask = np.zeros((h, w), np.uint8)
    mask[seed[0], seed[1]] = 255
    # 定义邻域，用于生长
    neiborhood = np.array([[0, -1], [0, 1], [-1, 0], [1, 0]])
    # 生长区域
    while True:
        # 记录当前生长区域的边界
        border = []
        # 遍历当前生长区域的像素
        for i in range(len(border)):
            # 遍历像素周围的邻域像素
            for j in range(4):
                # 计算邻域像素的坐标
                cur_point = np.array([border[i][0], border[i][1]])
                neibor = cur_point + neiborhood[j]
                # 如果邻域像素在图像范围内且未被标记，则判断是否符合生长准则
                if (neibor[0] >= 0 and neibor[0] < h and neibor[1] >= 0 and neibor[1] < w and mask[neibor[0], neibor[1]] == 0):
                    if criterion(img[neibor[0], neibor[1]], img[seed[0], seed[1]], threshold):
                        mask[neibor[0], neibor[1]] = 255
                        # 将符合条件的像素加入当前生长区域
                        border.append(neibor)
        # 如果没有新的像素符合条件，则停止生长
        if not border:
            break
    # 返回标记图像
    return mask

# 选定种子点，调用区域生长函数
seed = [100, 100]
threshold = 10
mask = region_growing(img, seed, threshold)

# 显示结果
cv2.imshow("Origin Image", img)
cv2.imshow("Region Growing Result", mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上就是使用 OpenCV 库实现手指静脉图像区域生长算法的 Python 代码。希望能够对你有所帮助。