python先使用颜色阈值分割，再对实体进行像素标记

问题描述

1、使用颜色的阈值分割方式，将图片二值化，提取出其中的红色五角星
2、python实现像素标记，获得图中红色五角星的数量。

---

颜色阈值分割

要求是使用颜色的阈值分割方式，将图片二值化，提取出其中的红色五角星，然后我就先寻找哪种色彩读取方式能够便于提取红色五角星，我首先将读取的图像转化为HSV，然后分别提取每个通道的结果，发现每个通道都很难将红色五角星和其他颜色进行很好的区分，然后我又以BGR的形式读取图像，发现G通道的结果可以对红色五角星进行很好的分离，但是右上角的五角星和背景相类似，所以需要在阈值分割时选取合适的参数，这里我首先是将两个五角星和右上角的背景提取出来，然后我又选取合适的参数分离出右上不是五角星的区域，通过二者相减可以得到两个五角星，但是此时又有一条边界线，所以我有使用开操作将边界线去除。

# 得到五角星和右上角
t1, dst = cv2.threshold(img[:, :, 1], 40, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 得到右上不是五角星的区域
t2, dst2 = cv2.threshold(img[:, :, 1], 20, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 此时有一条边界线
fin_img = dst2 - dst

# 使用形态学方法去除边界线
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
fin_img = cv2.morphologyEx(fin_img, op=cv2.MORPH_OPEN, kernel=kernel)

---

像素标记

在得到两个五角星后需要对每个五角星进行像素标记，这里我自己编写了一个顺次扫描法的像素标记方法，处理时使用到了图论的知识，将问题看成了无向图求解所有连通子图的问题，这里我使用到了networkx包，在得到连通子图后对像素点的标记进行修改，同一连通子图上的像素被标记为同一个实体，五角星的个数为连通子图的个数，然后对不同的实体设置不同的颜色，我这里是根据实体的个数将256个灰度级进行划分，我仅将绘图的过程进行分享，由于这个功能我花费了挺多时间，我这里就仅提供下思路吧有需要可以私信联系我哈

# 将各像素点的标号进行修改，并绘图
pro_img = np.zeros(fin_img.shape, dtype=np.uint8)
for i in range(h):
    for j in range(w):
        if img_flag[i][j] != 0:
            img_flag[i][j] = map_p[img_flag[i][j]]
            pro_img[i][j] = img_flag[i][j] * int(255 / num)

最后的结果如下：