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python - 简单的物体识别

coder 2023-08-25 原文

===已解决===

感谢您的建议和意见。通过研究 Beginning Python Visualization 中给出的 flood_fill 算法书(第 9 章 - 图像处理)我已经实现了我想要的。我可以对对象进行计数，获取每个对象的封闭矩形(高度和宽度)，最后可以为每个对象构建 NumPy 数组或矩阵。

虽然这不是一种优化的方法，但它可以满足我的要求。我使用的源代码(lab2.py)和png文件(lab2-particles.png)已放在http://code.google.com/p/ccnworks/source/browse/#svn/trunk/AtSc450下。 .

您需要安装 NumPy 和 PIL，以及 matplotlib 才能查看直方图。代码的核心位于 objfind 函数中，主要的递归对象搜索操作发生在该函数中。

进一步更新:

SciPy 的 ndimage.label()也正是我想要的。

为 NumPy 和 SciPy 邮件列表中的 David-Warde Farley 和 Zachary Pincus 干杯，感谢他们指出了这一点 :)

=============

你好，

我有一张图像，其中包含由粒子光谱仪测量的冰粒阴影。我希望能够识别每个对象，以便以后可以在我的计算中进一步分类和使用它们。

本质上，我愿意做的是简单地实现一个模糊选择工具，我可以在其中简单地选择每个实体。

我怎样才能轻松解决这个问题？ (最好使用 Python)

谢谢。

注意:在我的问题中，我将每个特定的连接像素称为对象或实体。我打算提取它们并创建 NumPy 数组表示，如下所示。 (这里我使用左上角的对象；如果像素存在则使用 1，如果不使用 0。该对象的形状是 3 x 3，对应的是 3 像素高 x 3 像素宽。这些是真实冰粒子在 2D 域上的投影，在它们是球形的假设下，等效半径为(高度+宽度)/2，稍后将进行一些缩放——从像素到实际尺寸和体积计算)

import numpy as np

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

array([[1, 1, 1],
       [1, 1, 1],
       [0, 0, 1]])

这是我将要使用的图像的一部分。

screenshot http://img43.imageshack.us/img43/2327/particles.png

最佳答案

  1. 扫描每个方 block (例如从左上、从左到右、从上到下)

  2. 当你击中一个蓝色方 block 时:

    一个。将此方 block 记录为新对象的位置

    找到所有其他相邻的蓝色方 block (例如，通过查看这个方 block 的邻居，以及那些邻居的邻居等)并将它们标记为同一对象的一部分

  3. 继续扫描

  4. 当您找到另一个蓝色方 block 时，在进行第 2 步之前先测试它是否是已知物体的一部分；或者在步骤 2b 中，在将方 block 与对象关联后删除任何方 block

关于python - 简单的物体识别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1449139/

物体pythonstrongsectionblockimage-processingcomputer-visionpattern-recognition

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