形态学:对象计数

OpenCV中4个图像处理案例学习笔记 案例一:提取图片的中心ROI区域,周围的白边去掉 解决步骤: 1.判读图片是否倾斜 ,方法:canny检测边缘,findContours 寻找轮廓,    RotatedRect minRect = minAreaRect(contours[t]);         degree = abs(minRect.angle);判读角度是否大于0 2.如果倾斜,则进行仿射变换让图片不倾斜 ,方法:... 阅读详情

形态学:对象计数


形态学的定义:

形态学又称为数学形态学,是以形态结构元素为基础对图像进行分析的数学工具。数学形态学的应用可以简化图像数据,保持它们基本的形状特征,并除去不相干的结构。通常用于处理二值图像。

形态计数:

我们可以使用scipy.ndimage中的measurements模块来实现二值图像的计数和度量功能。所谓的二值图像是指图像的每个像素只取两个值(一般是0和1)


示例:

计算图片中细胞的数量。


Python代码:

<span style="font-size:14px;"># -*- coding: cp936 -*-
from PIL import Image
from pylab import *
from scipy.ndimage import measurements,morphology
#载入图像
im = array(Image.open('K:\\xibao.jpg').convert('L'))
#阙值化操作,保证图像是二值图像
im = 1*(im<128)
labels,nbr_objects = measurements.label(im)
print '细胞的数量是:',nbr_objects
#新建图像
figure()
#不使用颜色信息
gray()
#显示二值图像
imshow(im)
show()</span>

生成的二值图像:






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