Я портирую скрипт обработки изображений Matlab на python / skimage и не смог найти функцию Matlab bwmorph , в частности операцию 'spur' в Skimage. Документы Matlab говорят об операции spur:
Removes spur pixels. For example:
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 becomes 0 0 0 0
0 1 0 0 0 1 0 0
1 1 0 0 1 1 0 0
Я реализовал версию на Python, которая прекрасно обрабатывает приведенный выше случай:
def _neighbors_conv(image):
image = image.astype(np.int)
k = np.array([[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]])
neighborhood_count = ndimage.convolve(image,k, mode='constant', cval=1)
neighborhood_count[~image.astype(np.bool)] = 0
return neighborhood_count
def spur(image):
return _neighbors_conv(image) > 1
def bwmorph(image, fn, n=1):
for _ in range(n):
image = fn(image)
return image
t= [[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 0],
[1, 1, 0, 0]]
t = np.array(t)
print('neighbor count:')
print(_neighbors_conv(t))
print('after spur:')
print(bwmorph(t,spur).astype(np.int))
neighbor count:
[[0 0 0 0]
[0 0 1 0]
[0 3 0 0]
[7 5 0 0]]
after spur:
[[0 0 0 0]
[0 0 0 0]
[0 1 0 0]
[1 1 0 0]]
Вышеупомянутое работает, удаляя любые пиксели, у которых есть только один соседний пиксель.
Я заметил, что вышеприведенная реализация ведет себя иначе, чем операция spur в Matlab. Возьмите этот пример в Matlab:
0 0 0 0 0
0 0 1 0 0
0 1 1 1 1
0 0 1 0 0
0 0 0 0 0
becomes, via bwmorph(t,'spur',1):
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 1 1 1
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
Операция «шпора» немного сложнее, чем рассмотрение количества 8 соседей. Мне не ясно, как расширить мою реализацию, чтобы удовлетворить этот случай, не делая его слишком агрессивным (т.е. удаляя допустимые пиксели).
Какова основная логика spur в Matlab или уже доступна реализация Python, которую я могу использовать?
UPDATE:
Я нашел реализацию Spave в Octave, которая использует LUT:
case('spur')
## lut=makelut(inline("xor(x(2,2),(sum((x&[0,1,0;1,0,1;0,1,0])(:))==0)&&(sum((x&[1,0,1;0,0,0;1,0,1])(:))==1)&&x(2,2))","x"),3);
## which is the same as
lut=repmat([zeros(16,1);ones(16,1)],16,1); ## identity
lut([18,21,81,273])=0; ## 4 qualifying patterns
lut=logical(lut);
cmd="BW2=applylut(BW, lut);";
(через https://searchcode.com/codesearch/view/9585333/)
Предполагая, что это правильно, мне просто нужно иметь возможность создать этот LUT в python и применить его ...