如何在Python中使用skimage移除图像中不必要的点，只留下所需的簇？
在Python中使用skimage库移除图像中不必要的点，只留下所需的簇，可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库和模块：
from skimage.feature import peak_local_max
from skimage.segmentation import watershed
from scipy import ndimage as ndi
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt- 加载图像并进行预处理：
image = plt.imread('image.jpg') # 加载图像
image_gray = rgb2gray(image) # 转换为灰度图像- 提取图像中的峰值点：
distance = ndi.distance_transform_edt(image_gray) # 计算距离变换
coords = peak_local_max(distance, min_distance=20, labels=image_gray, threshold_abs=0.4) # 提取峰值点的坐标- 应用分水岭算法进行图像分割：
markers = np.zeros_like(image_gray) # 创建标记图像
markers[tuple(coords.T)] = np.arange(coords.shape[0]) + 1 # 标记峰值点
labels = watershed(-distance, markers, mask=image_gray) # 应用分水岭算法进行图像分割- 可视化结果：
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
axes[0].imshow(image)
axes[0].set_title('Original Image')
axes[0].axis('off')
axes[1].imshow(labels, cmap='nipy_spectral')
axes[1].set_title('Segmented Image')
axes[1].axis('off')
plt.show()这样就可以在Python中使用skimage库移除图像中不必要的点，只留下所需的簇。skimage库提供了一系列图像处理和计算机视觉的功能，可以方便地进行图像分割和特征提取等操作。
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分水岭分割后不正确的标签分配(Python)
python、image-processing、label、image-segmentation、watershed
我正在用skimage.segmentation.watershed分割一些粒子。这是很好的工作，我设法把它们分开(见图)。。然而，当我使用ndi.label标记不同的区域时，并不是所有的片段都被分开，有些片段被分配给相同的标签(即使分水岭它们被正确分割)(例如，图2，左上角粒子) 。我在Python方面相对较新，不知道我还能尝试解决什么问题。如果你能帮我什么忙，我会很感激的。(预先谢谢:)
我正在使用的代码是(由于我想要自动化同时分析几幅图像的过程，所以我将它放在for循环中)：
#import hyperspy for reading directly ser or emd files
i
浏览 11提问于2022-07-28得票数 0
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Skimage合并过分割区域
python、image-segmentation、scikit-image、watershed
我试图将这张图片分成九个独立的区域(重叠的圆形区域)。由于圆圈重叠，我认为分水岭分割将是最好的方法。我跟随this scikit-image.org example在我的图像上执行了该技术，图像被过度分割，并且我得到了10个片段，而不是使用ndi.labels函数检查的9个片段。 在peak_local_max函数中增加足迹的大小会带来分割不足的问题，所以我认为最好过度分割，然后合并本应是单个区域的区域。您可以在提供的输出中看到，第八个圆被分成两个独立的区域。我使用regionprops函数来绘制边界框。 segmented_image_example.png import matplotl
浏览 24提问于2019-09-12得票数 1
3回答
目标图像分水岭和粒子大小检测
python、image、image-segmentation、scikit-image、watershed
我有下面的图片。
我能够使用分水岭来使用下面的代码来检测所有的粒子。
但是，现在我需要计算图中每个粒子的大小，如果我使用“标签”图像，由于某些原因，我无法使用cv2.findContos函数。
有谁愿意分享一些想法吗？如果你提出一些代码，请包括解释，因为我是一个初学者。:)
非常感谢！
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import ndimage as ndi
from skimage.morphology import watershed
from skimage.featur
浏览 7提问于2019-12-14得票数 1
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2回答
如何从二值图像中分离单元格？
python-3.x、opencv、image-processing、scikit-image
我有一个二进制位的细胞图像。我想用python单独地分离这些细胞。每个单元格将保存在一个图像中。例如，我有1000个单元格，然后输出1000个图像，每个图像包含一个单元格。目前，我使用两种方法来获得它，但是输出是错误的。
from skimage.morphology import watershed
from skimage.feature import peak_local_max
from skimage import morphology
import numpy as np
import cv2
from scipy import ndimage
from skimage impor
浏览 2提问于2018-03-17得票数 4
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1回答
如何划分两个连通圆
python、opencv、watershed
下面是我正在处理的两幅图片：
(这里的图片大小不一样，但在我的节目中它们是一样的)
在获取上述两幅图像的skimage.metrics.structural_similarity()后，我有以下阈值：
如你所见，它由两个形状组成，它们几乎是圆圈，但不是完全(右下角的额外部分是圆圈的阴影)。
我想分水岭，以便获得两个圆圈，但我当前的代码给出了以下内容：
相反，我想要一个蓝色的东西：
# import the necessary packages
from skimage.feature import peak_local_max
from skimage.s
浏览 4提问于2020-08-18得票数 3
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利用分水岭、skikit图像计数细胞和细胞核数量
image-processing、scipy、watershed
我正在尝试对大量的图像数据进行量化。每个图像都有细胞和细胞核。必须做的事情以示意的形式表示为“我需要的东西”：
“原始图像”中显示了一个示例图像：
我找到了一个在线分水岭算法程序来计算细胞数量，但我无法计算细胞内(和细胞外)的细胞核数量。
下面是我用来计算原始图像中细胞数量的程序
#import packages
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io, color, filters as filters
from scipy import ndimage
from
浏览 9提问于2016-12-16得票数 0
1回答
使用matplotlib设置plt.axis(“off”)时出错
python、numpy、matplotlib
当我试图用matplotlib保存我的ndarray，用plt.axis(‘off’)保存我的ndarray时，我得到了以下错误：
File "classifier/classifier_tester.py", line 25, in remove_outliers
plt.axes('off')
File "/usr/lib64/python3.6/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 923, in axes
return gcf().add_axes(rect, **kw
浏览 3提问于2020-02-09得票数 2
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ValueError:无法从<U12转换为uint8
python、scipy、scikit-image、valueerror
我尝试了下面的。这应该显示图像处理的结果。
from scipy import ndimage as ndi
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import misc
import numpy as np
import cv2
from skimage.morphology import watershed, disk
from skimage import data
from skimage.filters import rank
from skimage.util import img_as_ubyte
from skimage im
浏览 1提问于2019-02-04得票数 0
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图像中的单元格数
python、opencv、image-processing、computer-vision、image-segmentation
我需要代码来计数在图像中的细胞数，只有粉红色的细胞应该被计数，.I使用了阈值和分水岭的方法。
import cv2
from skimage.feature import peak_local_max
from skimage.morphology import watershed
from scipy import ndimage
import numpy as np
import imutils
image = cv2.imread("cellorigin.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
浏览 3提问于2019-11-07得票数 7
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分割多个细胞的图像并分裂成单个细胞
python、image-processing、image-segmentation、scikit-image
假设我有这样的形象：
可以通过以下途径获得
from skimage.data import human_mitosis
image = human_mitosis()
我希望通过将每个单元格自动裁剪成自己的图像(理想情况下，每个单元格的大小/形状相同)，将多个单元格的图像转换为每个单个单元格的多个图像。因此，例如，这些将是一些预期的图像：
虽然scikit有一些分割单元格的代码，但是如何使用这种分割(或其他一些可能更容易的方法)将单个单元格分割成它们自己的图像或对象？
下面是一些分割单元格的代码(摘自本图片的scikit教程)：
import matplotlib.pypl
浏览 1提问于2022-05-22得票数 1
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分水岭后保存二进制图像
python、image-segmentation、watershed、scikit-image
我在将分水岭分割后的图像存储为二值图像时遇到了问题。当我用cmap=plt.cm.gray绘制分割图时，它显示了一个二进制图像，但我不知道如何存储该图像(不显示它)。
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from skimage.morphology import watershed
from scipy import ndimage as ndi
from skimage import morphology
from skimage.filters import sobel
from skima
浏览 17提问于2016-09-07得票数 0
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skimage分水岭“过度分割”背后的关键参数
image-processing、image-segmentation、scikit-image、watershed
我有下面的细胞核面具，我的目标是分割它们。然而，使用一种看似非常标准的方法，
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
from skimage.segmentation import watershed
from skimage import measure
# load mask
mask = mpimg.imread('mask.png')
# find distance to nearest border
distance = scipy.n
浏览 2提问于2020-06-24得票数 0
1回答
分水岭分割后的目标提取
python、opencv、computer-vision、image-segmentation、watershed
我需要在下面的图像中分割种子并对它们进行裁剪。
它们可以非常接近，有时会重叠，所以我选择使用分水岭算法来完成这项任务。
我的结果在下面的图像中，在绘制了返回的标记的轮廓后，正如您所看到的，我在为应用它定义好的标记时遇到了问题。个别的种子被概述，但有许多内在的线，我不想要。
我将如何删除它们或定义更好的标记？
我正在运行的代码：
from skimage.feature import peak_local_max
from skimage.segmentation import watershed
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy impo
浏览 3提问于2020-03-01得票数 1
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1回答
球面反射物体的分水岭分割
python、opencv、computer-vision、image-segmentation、scikit-image
我正在尝试用分水岭做一些图像分割，以检测图像中的所有球。我关注了一个pyimage tuto。但是我得到了非常糟糕的结果。我猜想问题出在反射上。尽管如此，图像还是相当干净的，实例看起来也是可以分离的。 我在这里使用的方法正确吗？我错过了什么吗？我测试了cellpose，得到了近乎完美的结果。当然，这不是同一种方法，我希望用“经典”的计算机视觉技术来获得一些东西。 以下是我的代码，原始图像和当前结果。我已经尝试更改参数，但我不确定我在这里做什么。我也看了看inRange，但我担心球永远不会是同一颜色的。 原图：https://i.stack.imgur.com/7595R.jpg import
浏览 25提问于2020-12-09得票数 1
1回答
分水岭分割后在单元格周围绘制圆圈- openCV/Python
python、opencv、image-processing、image-segmentation、watershed
我遵循了分水岭分割的教程，并使用它来分割图像中的每个红细胞。我是openCV新手，我想知道是否可以使用分水岭分割在单元格周围绘制圆圈？如果是这样的话，你能展示一下它是如何做到的吗？
原始图像
分水岭分割的输出
代码如下所示
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
def fillHoles(otsuImg):
# find contours
contours, _ = cv2.findContours(otsuImg, cv2.RETR_TREE, cv2.CH
浏览 15提问于2021-02-24得票数 1
2回答
RandomWalker分割算法导致与初始种子相同的分割。
python、image-processing、image-segmentation、scikit-image、random-walk
我有一个医学图像，我试图分割出一个特定的区域。经过几步常规图像处理后，我找到了这个区域，并成功地获得了分割的种子，但是当我尝试应用RandomWalker算法时，我没有得到一个好的RandomWalker，请告诉我这里的问题是什么，以及如何纠正它？
代码：
# import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2 as cv
from skimage.feature import canny
from skimage.transform import hough_circle, h
浏览 0提问于2020-10-24得票数 1
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1回答
在不同的图像中找到相似的物体
python、numpy、opencv、image-processing
我正在使用、python3、和图像处理库(如OpenCV )开发企业徽标图像搜索系统。
到目前为止，我已经成功地从给定的图像中提取了单个对象，这些对象被提取为二进制图像，因此它们可以很容易地用作掩码。
这是通过K-对图像进行聚类，使用具有4种连通性的cv2.connectedComponents，然后应用分水岭来分离对象。
# Making a binary version of the kmeans clustered image
gray = cv2.cvtColor(masked_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY);
_, binary = cv2.threshold(
浏览 4提问于2021-05-23得票数 0
1回答
从分割的图像中获取边界
python、image-processing、computer-vision、scikit-image
我在这里尝试使用skimage中的find_boundaries函数来获取分割图像的边界。但是当应用下面的代码时，我得到的都是假或零的矩阵。下面是我的代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io
from skimage.morphology import watershed
from skimage.segmentation import mark_boundaries, find_boundaries
from skimage.filters import sobel
myima
浏览 15提问于2017-02-22得票数 1
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OpenCV仅返回不与其他等值线共享边界的等值线
python、opencv、image-segmentation、watershed
我最初的任务是从放大40倍的整个幻灯片扫描的裁剪区域中分割细胞核。许多细胞核是接触的，一些可能是重叠的。我从使用分水岭算法开始，并取得了良好的结果。我现在想做的是完全消除任何与其他轮廓共享边界的轮廓。从本质上讲，我所感兴趣的是完全孤立的轮廓。我知道这违背了分水岭算法的目的，但我很好奇它是如何执行的。这是我正在使用的代码。其中大部分都是从pyimagesearch 借来的。
# USAGE
# python watershed.py --image images/coins_01.png
import argparse
import cv2
import numpy as np
import
浏览 4提问于2017-09-29得票数 0
1回答
如何用BoofCV在Java中分割图像？
java、image、markers、watershed、boofcv
我试图使用BoofCV在Java中提供的分水岭函数来分割一个简单的图像。因此，我编写了以下代码(复制、编辑和调整)：
package alltestshere;
import boofcv.alg.filter.binary.BinaryImageOps;
import boofcv.alg.filter.binary.Contour;
import boofcv.alg.filter.binary.GThresholdImageOps;
import boofcv.gui.ListDisplayPanel;
import boofcv.gui.binary.VisualizeBinaryD
浏览 2提问于2018-11-08得票数 1
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