填充靠近图像区域的元素

Question

我有黑白图像，其中有一些白色元素触及图像的边界。

我正在尝试用黑色填充这些白色部分（在此图像上只有一个部分，但可以有多个）。我唯一的想法是遍历图像边界上的像素，每当我看到一个白色像素时运行递归填充周围白色像素的所有白色像素的算法。

虽然这显然会产生我想要的结果，但我希望有一个更简单的方法来实现这个 numpy/scipy/scikit-image。

在搜索 SO 时，我发现的唯一相关问题是 this。这个问题听起来和我想要的差不多，但实际上解决了另一个问题。有没有希望为我找到一个简单的解决方案？

Answer 1

这是一个草图（未经测试）：

labeled_image, _ = scipy.ndimage.label(binarized_image)
for region in np.union1d(labeled_image[[0,-1]].flatten(),
                         labeled_image[:,[0,-1]].flatten()):
    binarized_image[labeled_image == region] = 0

以上代码将图像分割成相同颜色的连接区域。每个都按某种顺序分配一个整数值。 labeled_image[[0, -1]] 和 labeled_image[:, [0, -1]] 分别是图像的顶行和底行，以及图像的左列和右列。 array.flatten() 用于使它们成为 union1d 可用的形状，在此上下文中，它将 return 所有与边界接触的区域标签。我们迭代这些，并在二值化图像中将所有这些区域涂成黑色。

Answer 2

编辑：

对不起我的误会。我认为您正在寻找模块 clear_border.

Clear_border(image) 用黑色（或其他值）填充所有附加到边框的白色区域。

import numpy as np
from skimage import io

from skimage.segmentation import clear_border

image = np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],
                  [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0],
                  [1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0],
                  [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
                  [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
                  [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])


clear_border(image)

io.imshow(image)
io.show()

更多信息请查看： http://scikit-image.org/docs/0.11.x/api/skimage.segmentation.html#clear-border

填充靠近图像区域的元素

Fill the elements close to the region of the image

python

numpy

scipy

scikit-image