Python：沿边界从图像中裁剪区域

Posted 2023-03-16

【中文标题】Python：沿边界从图像中裁剪区域

【英文标题】：Python: Crop out area from image along borders

【发布时间】：2019-01-31 11:20:35

【问题描述】：

我应该使用哪些功能（以及我应该如何使用它们）来裁剪此图像的中心部分？我想只取密度较低的部分，而不是密集的边界。

谢谢！

最后，我想计算区域中的小圆圈/点（细胞），或者计算第二张图像中概述的密度较小部分的面积。我之前使用 ImageJ 通过手动追踪该区域来完成此操作，但这是一个非常乏味的过程，需要大量图像。

Original

Area traced

我目前看过 Scipy，但它们很大，我真的不知道如何处理这个问题。如果有人能指出我正确的方向，那就太好了！

【问题讨论】：

作物是否必须有一个弯曲的边界，或者你能把它近似为一个矩形吗？就气泡而言，您可以查看 OpenCV 库。 OpenCV 有一些用于检测气泡的功能，您可能能够自动检测气泡。

【参考方案1】：

我在 Python 中会花费更长的时间，但我只是在命令行中尝试了一些想法，ImageMagick 安装在大多数 Linux 发行版上，并且可免费用于 macOS和窗户。

首先，我修剪了您的图像以去除多余的垃圾：

然后，我做的步骤是：

放弃 Alpha/透明通道 转换为灰度，因为没有有用的颜色信息， 标准化以拉伸对比度并使所有像素都在 0-255 范围内， 找到单元格的阈值 将每个像素替换为其周围 49x49 像素的平均值（框模糊） 阈值再次达到 90%

该命令在终端/命令提示符中如下所示：

convert blobs.png -alpha off -colorspace gray -normalize -threshold 50% -statistic mean 49x49 -threshold 90%  result.png

结果是：

如果这种方法看起来对您的其他图片很有希望，我们可以很快开发出 Python 版本，所以请告诉我。

当然，如果您知道其他有助于改进图像的有用信息……也许您知道边缘处的密度总是较高。

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如果有人想看中间步骤，这里是灰度和归一化后的图像：

这是模糊后的：

【讨论】：

马克，我无法使用 IM 6.9.10.10 Q16 Mac OSX 从您的命令中重现您的结果。您是否可能忘记了某些内容或更改了您所写内容的任何值。原始输入中还有一个外部白色边框可能需要移除。

@fmw42 抱歉，是的 - 我忘记了这一点，因为我在回答的过程中出去做了其他事情。原始图像修剪得很差。我会添加修剪过的给你玩。

谢谢，现在看来可以了。但是如果你仔细看，右下角有一个小的白色区域。您可以在命令末尾使用 -morphology open octagon:2 删除它。

@fmw42 是的，谢谢弗雷德。目前，我无法知道这种方法是否最适合 OP，因为我只看到了一张图像 - 它可能会与其他图像平齐，所以我会在过早优化和微调之前等待反馈！谢谢你，我一直很感激你的意见。