plt.imshow(segmented_img, cmap='gray')
时间: 2023-06-26 22:06:21 浏览: 89
这行代码是用来显示灰度图像的,其中segmented_img是一个二维的灰度图像数组。plt.imshow()函数是matplotlib库中的一个函数,可以将灰度图像或彩色图像显示出来。参数cmap='gray'表示使用灰度颜色映射来显示图像。如果不指定cmap参数,则默认使用彩色颜色映射来显示图像。
相关问题
根据直方图,选择合适的阈值对灰度图像“eye.tif”进行灰度分割处理,分离出瞳孔
好的,可以先使用Python的OpenCV库来实现这个任务。以下是代码实现:
```python
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 读入图像
img = cv2.imread('eye.tif', 0)
# 计算直方图
hist, bins = np.histogram(img.ravel(), 256, [0,256])
# 找到最大峰值及其位置
max_peak = np.max(hist)
max_peak_pos = np.argmax(hist)
# 选择合适的阈值
threshold = max_peak_pos
# 分割图像
ret, thresh_img = cv2.threshold(img, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 显示结果
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(thresh_img, cmap='gray')
plt.title('Segmented Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
```
运行后,会显示两张图像。左边是原始图像,右边是分割后的图像。可以通过调整阈值来得到更好的分割结果。
注意:在实际应用中,阈值的选择需要根据具体情况进行调整,可能需要尝试多个阈值来得到最佳结果。
查阅资料自主学习并编程实现基于分水岭的图像分割算法。
好的,以下是基于分水岭的图像分割算法的编程实现步骤:
1. 导入必要的库和模块
```python
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
```
2. 读取图像并进行预处理
```python
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 滤波降噪
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
```
3. 对图像进行二值化处理
```python
# 二值化
_, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
```
4. 对图像进行形态学操作,填充孔洞
```python
# 形态学操作,填充孔洞
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations = 2)
# 确定背景区域
sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3)
```
5. 确定前景区域
```python
# 距离变换
dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5)
_, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7 * dist_transform.max(), 255, 0)
# 确定未知区域
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg)
```
6. 对未知区域进行分水岭算法
```python
# 标记连通区域
_, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)
markers = markers + 1
markers[unknown==255] = 0
# 分水岭算法
markers = cv2.watershed(img, markers)
img[markers == -1] = [255,0,0]
```
7. 显示结果
```python
# 显示结果
plt.subplot(2,2,1), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('Original Image')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,2,2), plt.imshow(thresh, cmap='gray'), plt.title('Thresholded Image')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,2,3), plt.imshow(markers, cmap='gray'), plt.title('Segmented Image')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
```
完整代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 滤波降噪
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 二值化
_, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
# 形态学操作,填充孔洞
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations = 2)
# 确定背景区域
sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3)
# 距离变换
dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5)
_, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7 * dist_transform.max(), 255, 0)
# 确定未知区域
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg)
# 标记连通区域
_, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)
markers = markers + 1
markers[unknown==255] = 0
# 分水岭算法
markers = cv2.watershed(img, markers)
img[markers == -1] = [255,0,0]
# 显示结果
plt.subplot(2,2,1), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('Original Image')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,2,2), plt.imshow(thresh, cmap='gray'), plt.title('Thresholded Image')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,2,3), plt.imshow(markers, cmap='gray'), plt.title('Segmented Image')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
```
注意:需要将代码中的`image.jpg`替换为你自己的图片路径。