Как вывести пятно с изображения?

У меня есть изображение с пятном (зеленое пятно на поверхности воды), и моя цель — извлечь это пятно. Он направлял меня с помощью это решение, но не извлекал его должным образом. Есть ли способ извлечь с помощью Python?

Входное изображение:Как вывести пятно с изображения?

Попытка:

img = cv2.imread('/content/001.jpg')

# blur
blur = cv2.GaussianBlur(img, (3,3), 0)

# convert to hsv and get saturation channel
sat = cv2.cvtColor(blur, cv2.COLOR_BGR2HSV)[:,:,1]

# threshold saturation channel
thresh = cv2.threshold(sat, 90, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# apply morphology close and open to make mask
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (9,9))
morph = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=1)
mask = cv2.morphologyEx(morph, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1)

# do OTSU threshold to get circuit image
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
otsu = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)[1]

# write black to otsu image where mask is black
otsu_result = otsu.copy()
otsu_result[mask==0] = 0

# write black to input image where mask is black
img_result = img.copy()
img_result[mask==0] = 0

Результат: Как вывести пятно с изображения?

что такое пятно? ... вы про красную область или про зеленую зону, похожую на водоросли или про что-то еще? ... что означает extract that stain?

jsotola 06.04.2022 18:04

Зеленое пятно на поверхности воды, представляющее собой скопление разных видов бактерий.

user5672720 06.04.2022 18:11
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
2
39
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Я последовал вашему подходу, но вместо этого использовал цветовое пространство LAB.

img = cv2.imread(image_path)

# blur
blur = cv2.GaussianBlur(img, (3,3), 0)

# convert to LAB space and get a-channel
lab = cv2.cvtColor(blur, cv2.COLOR_BGR2LAB)
a = lab[:,:,1]

thresh = cv2.threshold(a, 95, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
thresh = cv2.threshold(lab[:,:,1], 95, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (9,9))
morph = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1)
morph = cv2.morphologyEx(morph, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=1)

inv_morph = cv2.bitwise_not(morph)
img_result = img.copy()
img_result[inv_morph==0] = 0
cv2.imshow('Final result', img_result)

Результат не точный. Вы можете изменить пороговое значение и/или морфологическое ядро, чтобы получить желаемый результат.

Спасибо за вашу помощь. Оператор cv2.bitwise_not()?

user5672720 06.04.2022 20:23

@user5672720 Точно! Исправил это

Jeru Luke 06.04.2022 20:26

Другие вопросы по теме