对非矩形图像区域使用 skimage

Question

假设我关注图像的一部分，我想计算非矩形的 GLCM。我该怎么办？我做了一个屏蔽程序，将我不关心的图像部分归零，我只是不知道如何在不考虑图像的归零部分的情况下拍摄这张 "masked" 图像。 .

感谢您的帮助！

Answer 1

如果您能够将零强度值分配给背景像素，则只需丢弃完整图像的 GLCM 的第一行和第一列，即可获得感兴趣区域的 GLCM。这实际上相当于摆脱那些涉及背景像素的共现。

演示

以下代码片段演示了如何从黑色背景上的圆形对象的 GLCM 中提取几个 Haralick 特征：

In [25]: import numpy as np

In [26]: from skimage import io

In [27]: from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops

In [28]: img = io.imread('https://i.stack.imgur.com/6ESoP.png')

In [29]: glcm = greycomatrix(img, 
    ...:                     distances=[1, 2], 
    ...:                     angles=[0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4],
    ...:                     symmetric=True,
    ...:                     normed=False)
    ...: 

In [30]: glcm_br = glcm[1:, 1:, :, :]

In [31]: glcm_br_norm = np.true_divide(glcm_br, glcm_br.sum(axis=(0, 1)))

In [32]: np.set_printoptions(threshold=1000, precision=4)

In [33]: props = ['energy', 'homogeneity']

In [34]: feats_br = np.hstack([greycoprops(glcm_br_norm, p).ravel() for p in props])

In [35]: feats_br
Out[35]: 
array([ 0.0193,  0.0156,  0.0173,  0.0166,  0.0151,  0.0156,  0.0136,
        0.0166,  0.1255,  0.0788,  0.0978,  0.0929,  0.0782,  0.0788,
        0.0545,  0.0929])

请注意，在去掉全图GLCM的第一行和第一列后，必须对GLCM进行归一化。

注：后缀_br代表背景移除。

对非矩形图像区域使用 skimage

Using skimage for non-rectangular image areas

feature-extraction

scikit-image

image-masking

glcm

演示