Scipy Binary Closing - Edge Pixel perde il valore

Question

Sto tentando di riempire buchi in un'immagine binaria. L'immagine è piuttosto grande, quindi l'ho suddivisa in blocchi per l'elaborazione.

Quando utilizzo le funzioni scipy.ndimage.morphology.binary_fill_holes, riempie i fori più grandi che appartengono all'immagine. Così ho provato a utilizzare scipy.ndimage.morphology.binary_closing, che ha dato i risultati desiderati per riempire piccoli fori nell'immagine. Tuttavia, quando rimetto insieme i blocchi, per creare l'intera immagine, finisco con le linee di giuntura perché la funzione binary_closing rimuove qualsiasi valore dai pixel del bordo di ogni blocco.

C'è un modo per evitare questo effetto?

Answer 1

Le operazioni che coinvolgono informazioni dai pixel adiacenti, ad esempio closing, presentano sempre problemi ai bordi. Nel tuo caso, questo è molto facile da aggirare: basta elaborare le immagini secondarie che sono leggermente più grandi della tua piastrellatura e conservare le parti buone quando si cuciono insieme.

Answer 2

Sì.

1. Etichettare l'immagine usando ndimage.label (prima inverti l'immagine, fori = nero).
2. Trova le fette oggetto foro con ndimage.find_objects
3. filtrare l'elenco delle fette oggetto, sulla base di criteri dimensionali
4. Inverti indietro la vostra immagine ed eseguire binary_fill_holes sulle fette i tuoi criteri.

Questo dovrebbe farlo, senza dover tagliare l'immagine. Per esempio: Immagine

ingresso:

Immagine in uscita (fori di dimensioni medie sono spariti):

Ecco il codice (disuguaglianza è impostato per rimuovere il mezzo dimensioni BLOB):

import scipy 
from scipy import ndimage 
import numpy as np 

im = scipy.misc.imread('cheese.png',flatten=1) 
invert_im = np.where(im == 0, 1, 0) 
label_im, num = ndimage.label(invert_im) 
holes = ndimage.find_objects(label_im) 
small_holes = [hole for hole in holes if 500 < im[hole].size < 1000] 
for hole in small_holes: 
    a,b,c,d = (max(hole[0].start-1,0), 
       min(hole[0].stop+1,im.shape[0]-1), 
       max(hole[1].start-1,0), 
       min(hole[1].stop+1,im.shape[1]-1)) 
    im[a:b,c:d] = scipy.ndimage.morphology.binary_fill_holes(im[a:b,c:d]).astype(int)*255 

Nota anche che ho dovuto aumentare la dimensione delle fette in modo che i fori avessero il bordo tutto intorno.