python – 基于像素密度的图像分割

我需要一些帮助来开发一些代码,将二进制图像分割成某个像素密度的分量.我一直在做OpenCV算法的一些研究,但在开发我自己的算法之前,我想问一下,确保它还没有完成.

例如,在这张图片中,我有代码将其作为二进制图像导入.但是,有没有办法从线条中分割对象中的对象？我需要分割节点(角落)和对象(在这种情况下是圆圈).然而,对象不一定必须是形状.

我认为解决方案是使用像素密度.大多数图片将由线条组成,并且对象的像素密度大于线条的像素密度.有没有办法将其细分？

以下是该任务的工作示例.

原始图片：

节点分割(多条线路交叉)和元件(图中的电阻器或电压源等电子元件)后产生的图像

解决方法:

您可以使用integral image快速计算矩形区域中黑色像素的密度.然后可以用不同比例的移动窗口执行高密度区域的检测.这与人脸检测的工作方式非常相似,但只使用一个超简单的功能.

在计算积分图像以使结果对宽线不敏感之前,使所有边缘变得像skeletonizing一样缩小可能是有益的.

标签：image-segmentation,python,opencv
来源： https://codeday.me/bug/20190831/1773923.html