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  • 代码 * Image Acquisition 01: Code generated by Image Acquisition 01 read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/...*区域转化为二进制图像二值图像,区域生长为前景,其余为背景 region_to_bin(Region

    代码

    * Image Acquisition 01: Code generated by Image Acquisition 01
    read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Pictures/高01.jpg')
    copy_image(Image,DupImage)
    *区域生长
    regiongrowing(DupImage,Regions,3,3,1,100)
    *区域转化为二进制图像:二值图像,区域生长为前景,其余为背景
    region_to_bin(Regions,BinImage,255,0,1024,1024)
    *区域转化为Label图像
    region_to_label(Regions,ImageLabel,'int4',512,512)

     

    结果

         

     

    解释

     

    扩展

    *区域转化为Label图像
    region_to_label(Regions,ImageLabel,'int4',512,512)

    还不是很懂

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  • 二进制图像分割-源码

    2021-02-12 08:42:51
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    在尝试对jpeg执行此任务之前,可以尝试使用更简单的格式。在

    例如,可以从PGM文件开始。在

    PGM是灰度图像(黑白图像)。可以使用gimp(导出为->PGM->raw)创建非常简单的PGM文件。在

    例如,我画了一张非常简单的4*4图像:

    *小心!我刚刚链接的图像是我的4*4 pgm图像的jpeg大尺寸版本!这不是我的真实档案!*在

    PGM和所有类型的图像一样,是一种遵循规范的格式

    你可以找到范数here

    最有趣的部分是:Each PGM image consists of the following:

    A "magic number" for identifying the file type. A pgm image's magic number is the two characters "P5".

    Whitespace (blanks, TABs, CRs, LFs).

    A width, formatted as ASCII characters in decimal.

    Whitespace.

    ...

    它描述了如何格式化PGM文件!在

    现在,根据这个规范,我们可以创建一个非常简单的pythonpgm解析器!# Opening my PGM file. Since this is a raw encoded file, img.read() will read

    # bytes !

    img = open('./maze_test.pgm', 'rb')

    # This line means this is a PGM file.

    # It is encoded in ASCII. So, since every ASCII character is encoded with 1 byte,

    # we have to read 2 bytes according to the norm

    print(img.read(2))

    # This is a blank line

    print(img.readline())

    # This line is a GIMP comment

    print(img.readline())

    # This line is an ASCII line. It contains the width, encoded in ASCII, then a

    # space, and then the height also encoded in ASCII

    width_height = str(img.readline())

    # Remove the python byte information

    width_height = width_height[2:-3]

    # We split this line in an list

    width_height = width_height.split(' ')

    # The first element represents the width

    width = int(width_height[0])

    # The second represents the height

    height = int(width_height[1])

    # The max_value encoded in ASCII

    max_value = int(img.readline())

    # Now, there is only byte data

    pixel_map = []

    for row in range(width):

    # We prepare the next line in our list

    pixel_map.append([])

    for column in range(height):

    # The value that we read is a byte. We simply use ord to convert it to int

    pixel_value = ord(img.read(1))

    # We normalize the value using the max_value

    pixel_value = pixel_value//max_value

    pixel_map[row].append(pixel_value)

    # Here is the pixel map

    print(pixel_map)

    输出:

    [[0, 1, 0, 1], [1, 0, 0, 1], [1, 0, 0, 0], [1, 0, 1, 1]]

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  • 二值图像(黑白图像):每个像素点只有两种可能,01.0代表黑色,1代表白色。数据类型通常为1个二进制位。 索引图像:类似于查字典,为了解决彩色图像消耗空间大的问题,一般应用于色彩构成比较简单的场景...

    彩色图像:每个像素由R、G、B三个分量表示,每个通道取值范围0~255。数据类型一般为8位无符号整形。

    灰度图像:每个像素只有一个采样颜色的图像,这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。

    二值图像(黑白图像):每个像素点只有两种可能,0和1.0代表黑色,1代表白色。数据类型通常为1个二进制位。

    索引图像:类似于查字典,为了解决彩色图像消耗空间大的问题,一般应用于色彩构成比较简单的场景。

     

     

     

    索引图像包括一个数据矩阵X,一个颜色映像矩阵Map。其中Map是一个包含三列、若干行的数据阵列,其中每个元素的值均为[0, 1]之间的双精度浮点型数据。Map矩阵的每一行分别表示红色、绿色和蓝色的颜色值。在MATLAB中,索引图像是从像素值到颜色映射表值的“直接映射”。像素颜色由数据矩阵X作为索引指向矩阵Map进行索引,例如,值1指向矩阵Map中的第一行,值2指向第二行,以此类推。

    补充一张图帮助理解: 
    这里写图片描述 
    图中圆圈内的就是索引图像的索引表,下面的就是其对应RGB颜色表。

    图中小圆圈处的索引号是5,对应RGB颜色的第5行,所以该处RGB颜色实际是0.2902 0.0627 0.0627

    索引图像的作用就是体积小,方便传输,只需要把索引表传输过去,接收方用对应的RGB颜色表还原就行。

    [X,map] = rgb2ind(RGB,n)
    • 使用最小方差量化和抖动将 RGB 图像转换为索引图像 X。map 最多包含 n 个颜色。n 必须小于或等于 65,536。
    function IndexImg(Imgname)%索引图像
          I_rgb = imread(Imgname);
          [I_index64,Map64] = rgb2ind(I_rgb,64);
          [I_index256,Map256] = rgb2ind(I_rgb,256);
    
          figure(1)
          subplot(2,1,1),imagesc(I_rgb),title('Origin');
          subplot(2,1,2),imagesc(I_index64),colormap(Map64),title('Index_Img64');
    
          figure(2)
          subplot(2,1,1),imagesc(I_rgb),title('Origin');
          subplot(2,1,2),imagesc(I_index256),colormap(Map256),title('Index_Img256');
    
    end

    Map64对应64种颜色!

    Map64 =

    0.0863    0.0902    0.1020
    0.5686    0.5255    0.3569
    0.2078    0.2941    0.4510
    0.7647    0.7176    0.5529
    0.3137    0.2980    0.2039
    0.3412    0.5216    0.7725
    0.8667    0.8431    0.7529
    0.2471    0.3922    0.6431
    0.2157    0.2118    0.1490
    0.4667    0.6078    0.8078
    0.4314    0.4000    0.2667
    0.6196    0.7137    0.8588
    0.3686    0.3961    0.4510
    0.1529    0.2078    0.2824
    0.5176    0.5412    0.5843
    0.4667    0.6235    0.8745
    0.7020    0.7765    0.8824
    0.2431    0.2980    0.3647
    0.8706    0.9255    0.9843
    0.4000    0.5647    0.8353
    0.2784    0.4667    0.7412
    0.2196    0.3333    0.5412
    0.5020    0.4627    0.3020
    0.1294    0.1490    0.1804
    0.6196    0.5843    0.4275
    0.6588    0.6353    0.5608
    0.7490    0.8353    0.9843
    0.4784    0.5608    0.7412
    0.5412    0.6588    0.8784
    0.3725    0.3373    0.2157
    0.3843    0.4627    0.6275
    0.6039    0.6510    0.7569
    0.5686    0.7020    0.9412
    0.1882    0.2431    0.3490
    0.4588    0.4549    0.4471
    0.2784    0.2549    0.1843
    0.6824    0.7804    0.9765
    0.2902    0.3412    0.4510
    0.4157    0.4039    0.3490
    0.3608    0.5569    0.9294
    0.2824    0.3725    0.5490
    0.1490    0.1490    0.1255
    0.7529    0.7412    0.7020
    0.3059    0.4157    0.6353
    0.3255    0.3373    0.3529
    0.3490    0.4667    0.7020
    0.4039    0.5412    0.7647
    0.1216    0.1686    0.2471
    0.5529    0.5294    0.4431
    0.8157    0.8745    0.9843
    0.4431    0.4627    0.5412
    0.7961    0.8510    0.9059
    0.6941    0.6314    0.4392
    0.2275    0.2471    0.2784
    0.3059    0.3098    0.2745
    0.5373    0.6667    0.9333
    0.2000    0.2157    0.2157
    0.5294    0.6392    0.8078
    0.4941    0.4667    0.3686
    0.3765    0.3490    0.2706
    0.9529    0.9725    0.9882
    0.4549    0.6196    0.9725
    0.6235    0.7294    0.9490
    0.3725    0.4196    0.5412
    

    K>> size(Map64)

    ans =

    64     3
    
    •  

    K>> size(I_index256) 
    ans =

        1080        1920
    
    •  

    输出图片: 

    è¿éåå¾çæè¿°

     

    处理图像的函数

    其中用到的工具箱函数:

    函数 目的
    dither 采用抖动从RGB图像创建索引图像
    grayslice 采用阈值处理从灰度图像创建索引图像
    gray2ind 从灰度图像创建索引图像
    ind2gray 从索引图像创建灰度图像
    rgb2ind 从RGB图像创建索引图像
    ind2rgb 从索引图像创建RGB图像
    rgb2gray

    从RGB图像创建灰度图像

    im2bw 从灰度、索引、RGB图象创建二值图
    mat2gray 从数据矩阵创建灰度图像

     

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  • 二值图像(黑白图像):每个像素点只有两种可能,01.0代表黑色,1代表白色。数据类型通常为1个二进制位。 索引图像:类似于查字典,为了解决彩色图像消耗空间大的问题,一般应用于色彩构成比较简单的场景...
    彩色图像:每个像素由R、G、B三个分量表示,每个通道取值范围0~255。数据类型一般为8位无符号整形。
    
    灰度图像:每个像素只有一个采样颜色的图像,这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。
    
    二值图像(黑白图像):每个像素点只有两种可能,0和1.0代表黑色,1代表白色。数据类型通常为1个二进制位。
    
    索引图像:类似于查字典,为了解决彩色图像消耗空间大的问题,一般应用于色彩构成比较简单的场景。
    

    彩色图像,每个像素通常是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三个分量来表示的,分量介于(0,255)。RGB图像与索引图像一样都可以用来表示彩色图像。与索引图像一样,它分别用红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色的组合来表示每个像素的颜色。但与索引图像不同的是,RGB图像每一个像素的颜色值(由RGB三原色表示)直接存放在图像矩阵中,由于每一像素的颜色需由R、G、B三个分量来表示,M、N分别表示图像的行列数,三个M x N的二维矩阵分别表示各个像素的R、G、B三个颜色分量。RGB图像的数据类型一般为8位无符号整形,通常用于表示和存放真彩色图像,当然也可以存放灰度图像。

    灰度图像(gray image)是每个像素只有一个采样颜色的图像,这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度,尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅,甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同,在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色;但是,灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。灰度图像经常是在单个电磁波频谱如可见光内测量每个像素的亮度得到的,用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8位的非线性尺度来保存,这样可以有256级灰度(如果用16位,则有65536级)。

    二值图像(binary image),即一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成,“0”代表黑色,“1”代白色。由于每一像素(矩阵中每一元素)取值仅有0、1两种可能,所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别(OCR)和掩膜图像的存储。

    索引图像即它的文件结构比较复杂,除了存放图像的二维矩阵外,还包括一个称之为颜色索引矩阵MAP的二维数组。MAP的大小由存放图像的矩阵元素值域决定,如矩阵元素值域为[0,255],则MAP矩阵的大小为256Ⅹ3,用MAP=[RGB]表示。MAP中每一行的三个元素分别指定该行对应颜色的红、绿、蓝单色值,MAP中每一行对应图像矩阵像素的一个灰度值,如某一像素的灰度值为64,则该像素就与MAP中的第64行建立了映射关系,该像素在屏幕上的实际颜色由第64行的[RGB]组合决定。也就是说,图像在屏幕上显示时,每一像素的颜色由存放在矩阵中该像素的灰度值作为索引通过检索颜色索引矩阵MAP得到。索引图像的数据类型一般为8位无符号整形(int8),相应索引矩阵MAP的大小为256Ⅹ3,因此一般索引图像只能同时显示256种颜色,但通过改变索引矩阵,颜色的类型可以调整。索引图像的数据类型也可采用双精度浮点型(double)。索引图像一般用于存放色彩要求比较简单的图像,如Windows中色彩构成比较简单的壁纸多采用索引图像存放,如果图像的色彩比较复杂,就要用到RGB真彩色图像。

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空空如也

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二进制图像和二值图像