En este artículo, veremos cómo podemos hacer una cuenca hidrográfica condicional de la imagen en mahotas. En el estudio del procesamiento de imágenes, una cuenca hidrográfica es una transformación definida en una imagen en escala de grises. El nombre se refiere metafóricamente a una cuenca hidrográfica geológica, o división de drenaje, que separa cuencas de drenaje adyacentes.
En este tutorial, usaremos la imagen «Lena», a continuación se muestra el comando para cargarla.
mahotas.demos.load('lena')
A continuación se muestra la imagen de lena
Para hacer esto usaremos el método mahotas.cwatershed
Sintaxis: mahotas.cwatershed(img, marcador)
Argumento: toma el objeto de imagen y el marcador etiquetado como argumento
Retorno : Devuelve objeto de imagen
Nota: la imagen de entrada debe filtrarse o cargarse como gris
Para filtrar la imagen, tomaremos el objeto de imagen que es numpy.ndarray y lo filtraremos con la ayuda de la indexación, a continuación se muestra el comando para hacer esto
image = image[:, :, 0]
A continuación se muestra la implementación.
Python3
# importing required libraries import mahotas import mahotas.demos from pylab import gray, imshow, show import numpy as np # loading image img = mahotas.demos.load('lena') # filtering image img = img.max(2) # otsu method T_otsu = mahotas.otsu(img) # image values should be greater than otsu value img = img > T_otsu print("Image threshold using Otsu Method") # creating a labelled image marker, n_nucleus = mahotas.label(img) # showing image imshow(img) show() # watershed of image new_img = mahotas.cwatershed(img, marker) print("CWatershed Image") # showing image imshow(new_img) show()
Producción :
Image threshold using Otsu Method
CWatershed Image
Otro ejemplo
Python3
# importing required libraries import mahotas import numpy as np from pylab import gray, imshow, show import os # loading image img = mahotas.imread('dog_image.png') # filtering image img = img[:, :, 0] # otsu method T_otsu = mahotas.otsu(img) # image values should be greater than otsu value img = img > T_otsu print("Image threshold using Otsu Method") # showing image imshow(img) show() # creating a labelled image marker, n_nucleus = mahotas.label(img) # watershed of image new_img = mahotas.cwatershed(img, marker) print("CWatershed Image") # showing image imshow(new_img) show()
Producción:
Image threshold using Otsu Method
CWatershed Image
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por rakshitarora y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA