快速复制属于圆圈的像素的方法

Question

我有一个 img 格式的初始灰度图像 double，其中包含许多相同半径的圆和圆心坐标为 x 和 y 的列向量.我需要将属于圆圈的所有像素复制到数组 cpix。到目前为止，我只提出了使用 for 循环的最直接的解决方案。有没有办法矢量化此代码或使其运行得更快？

% x(:) - vector with a few circles center X coordinates
% y(:) - vector with a few circles center Y coordinates
d = 27;                  %diameter
r = floor(d/2);          %radius
cpix = double(zeros(d,d,size(x,1)));

for iCent = 1:size(x,1)  %for each circle
    for ix = 1:d
        for iy = 1:d
            if ((ix-r)^2 + (iy-r)^2) < r^2
                cpix(iy,ix,iCent) = img(iy+y(iCent)-r,ix+x(iCent)-r);
            end
        end
    end
end

Answer 1

考虑到你的图像是双层的并且有 1 层，因为圆心在 [cx,cy] 你可以得到一个矩阵，与主图像大小相同，逻辑值 1 指定像素在圆内（半径 = r），否则 0。

[X,Y] = meshgrid(1:size(img,1),1:size(img,2));
C = bsxfun(@le,(X-cx).^2+(Y-cy).^2 ,r);

最后，img(C) 包括所有有效像素值。

单圈示例：

r = 5;
cx=100;
cy=100;
Id = im2double(imread('myimage.png'));
Id1 = Id(:,:,1);
[X,Y] = meshgrid(1:size(Id1,1),1:size(Id1,2));
C = bsxfun(@le,(X-cx).^2+(Y-cy).^2 ,r);

length(Id1(C))
ans = 
      21

多于一个循环，需要for循环

cx = [100,110,120];
cy = [150,170,190];

for ii = 1:length(cx);
    C = bsxfun(@le,(X-cx(ii)).^2+(Y-cy(ii)).^2 ,r);
end

代码的其他部分保持不变。

Answer 2

只有一个循环（对于每个圆圈），您可以使用像磁盘一样的遮罩来 select 图像中的适当像素。从您的初始代码开始。

% x(:) - vector with a few circles center X coordinates
% y(:) - vector with a few circles center Y coordinates
d = 27;                  %diameter
r = floor(d/2);          %radius
cpix = double(zeros(d,d,size(x,1)));

现在创建具有所需半径的蒙版。如果您有 Image Processing Toolbox.

就可以轻松完成

h = fspecial('disk', r);
h = h > 0;

然后在循环中使用此掩码 select 所需区域。

for i = 1:size(x,1)
    cpix(:,:,i) = h .* img(x(i)-r:x(i)+r, y(i)-r:y(i)+r);
end

由于您只创建一次蒙版，因此它应该比为每个圆计算它更快。

如果你构建一个 3D 面具，你可以一次性完成。如果 a x b 是图像的大小，n 是圆圈的数量，那么遮罩将是 a x b x n。如果你 repmat 你的图像到一堆大小 n。然后，您可以使用 .* 乘法得到最终结果。但是，结果将是一堆 a x b 图片，而不是您提到的 d x d。不确定它是否会更快，因为在创建 3D 蒙版期间您必须循环播放它。如果蒙版只构建一次并在很多图像中使用，它可能是值得的。

Answer 3

我有一个开源库pixelscan，它可以扫描各种空间模式（圆形、环形、蛇形、网格、随机游走）的像素。还可以应用各种空间变换（例如，旋转、缩放、裁剪）。它是一个 python 库，但您可以将相关代码简单地移植到 MATLAB。

快速复制属于圆圈的像素的方法

Fast way to copy pixels belonging to the circles

matlab

image-processing

vectorization