图像轮廓强度

Posted 2023-05-07

【中文标题】图像轮廓强度

【英文标题】：Image profile intensity

【发布时间】：2022-01-11 17:09:21

【问题描述】：

为什么我正在处理的图像的强度分布不包括右端？我应该看到 7 个“高峰”，但我没有。

下面是我的代码：

from matplotlib import pyplot as plt
from skimage.measure import profile_line
from skimage.io import imread

start = (0, 714) #Start of the profile line
end = (100, 100) #End of the profile line

#image = imread('....tif') #Read the images
profile = profile_line(image, start, end, linewidth=1, mode='constant') #Take the profile line
fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 10)) #Create the figures
ax[0].imshow(image) #Show the film at the top
ax[0].plot(start, end, 'r-', lw=2) #Plot a red line across the film
ax[1].plot(profile)
ax[1].grid()

结果图：

我正在处理的胶卷：

【问题讨论】：

试试start = (100,0)和end = (100,714)

@Eumel 非常感谢，它似乎有效！

你能发两张图片吗？一个是感兴趣的，一个是情节的？你也可以把你的代码变成一个正确的minimal reproducible example吗？例如，您不应该有一个循环来加载多个文件。

你愿意使用 numpy 或其他库来完成这项任务吗？它会让你的代码变得无限简单。

plt.plot(x, y)，但skimage.measure.profile_line(image, start, end)。您绘制的线与您实际在做的不匹配，并且您的开始和结束是不明智的。投票结束是一个错字。

【参考方案1】：

您在这里混淆了一堆不同的概念。一方面，您的可视化是错误的。 skimage.measure.profile_line 接受 (row, col) 坐标中的两个点。 matplotlib.pyplot.plot 接受两个数据集，一个 x 和一个 y。通过将start 绘制为x 并将end 绘制为y，您会迷惑自己，从而相信您拥有的线是水平的。让我们使用profile_line 从中切割的x 坐标（列）并正确绘制它们，y 坐标（行）也是如此：

start = (0, 714) #Start of the profile line
end = (100, 100) #End of the profile line
image = skimage.io.imread(...)

fig, ax = plt.subplots(1, 2)
ax[0].set_title('Wrong')
ax[0].imshow(image)
ax[0].plot(start, end, 'r')
ax[1].set_title('Correct')
ax[1].imshow(image)
ax[1].plot([start[1], end[1]], [start[0], end[0]], 'r')

结果如下：

希望您看到标有“正确”的图像准确地显示了您在情节中看到的内容。

您可以轻松纠正此问题。首先，让我们以复杂的方式来做：使用profile_line。您希望开始和结束 y 坐标相同，并且开始和结束 x 坐标跨越图像。请记住，profile_line 包含两端：

image = skimage.io.imread(...)

start = (100, 0) #Start of the profile line row=100, col=0
end = (100, image.shape[1] - 1) #End of the profile line row=100, col=last

profile = skimage.measure.profile_line(image, start, end)

fig, ax = plt.subplots(1, 2)
ax[0].set_title('Image')
ax[0].imshow(image)
ax[0].plot([start[1], end[1]], [start[0], end[0]], 'r')
ax[1].set_title('Profile')
ax[1].plot(profile)

这看起来好多了。对于垂直和水平横截面，您可以使用简单的indexing 获得相同的结果。 skimage.io.imread加载的图片是numpy arrays，所以你可以这样做：

profile = image[100, :]

对于一条垂直线，例如在第 202 列，您沿着第二个（列）轴索引：

profile = image[:, 202]

【讨论】：

非常感谢您的澄清/解释和回答！事实上，我认为我的线是水平的。再次感谢。