Python 图像 - 从图像骨架中寻找最大的分支

Question

我有一张骨架化的图像，形状如下：

我想从骨架中提取 "largest branch"：

我知道也许我需要提取连接点并从该点划分线（？），但我不知道该怎么做。

有什么方法可以用 Python Scikit Image 或 OpenCV 做到这一点吗？

Answer 1

我相信您可以使用 OpenCV 执行以下操作：

使用HarrisCorner检测图像中的所有角点。这将为您提供显示的三个绿色点（我画了一个完整的圆圈以突出显示该位置）。

在所有角落添加一个黑色像素
使用findContours. Then check the length of each contour using arcLength获取图片中的所有分支，取最长的

Answer 2

有一个很棒的 python 包，用于使用 python 分析骨架，称为 FilFinder ($pip install fil_finder)，它优雅地解决了这个问题。下面是从他们的 tutorial.

中采用的代码

生成骨架：

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from fil_finder import FilFinder2D
import astropy.units as u

skeleton = cv2.imread("./data/XmviQ.png", 0) #in numpy array format

fil = FilFinder2D(skeleton, distance=250 * u.pc, mask=skeleton)
fil.preprocess_image(flatten_percent=85)
fil.create_mask(border_masking=True, verbose=False,
use_existing_mask=True)
fil.medskel(verbose=False)
fil.analyze_skeletons(branch_thresh=40* u.pix, skel_thresh=10 * u.pix, prune_criteria='length')

# Show the longest path
plt.imshow(fil.skeleton, cmap='gray')
plt.contour(fil.skeleton_longpath, colors='r')
plt.axis('off')
plt.show()

输出：

在你的问题中，你对沿着图对应骨架的最长路径不感兴趣，而是对最长分支的路径感兴趣。从上面的代码块继续，下面的脚本可以解决问题。我添加了数据框来可视化 FilFinder 自动生成了很多关于骨架的有趣信息。

import pandas as pd
plt.imshow(fil.skeleton, cmap='gray')

# this also works for multiple filaments/skeletons in the image: here only one
for idx, filament in enumerate(fil.filaments): 

    data = filament.branch_properties.copy()
    data_df = pd.DataFrame(data)
    data_df['offset_pixels'] = data_df['pixels'].apply(lambda x: x+filament.pixel_extents[0])

    print(f"Filament: {idx}")
    display(data_df.head())

    longest_branch_idx = data_df.length.idxmax()
    longest_branch_pix = data_df.offset_pixels.iloc[longest_branch_idx]

    y,x = longest_branch_pix[:,0],longest_branch_pix[:,1]

    plt.scatter(x,y , color='r')

plt.axis('off')
plt.show()

输出：

Python 图像 - 从图像骨架中寻找最大的分支

Python Image - Finding largest branch from image skeleton

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scikit-image

opencv-python