我是靠谱客的博主 跳跃泥猴桃,最近开发中收集的这篇文章主要介绍【深度好文】Python图像处理二值图像投影量的计算和应用1 引言2 水平投影3 垂直投影4 应用5 总结,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

1 引言

投影法是沿着图像某个方向截面的灰度值累加计算量的集合,本文重点介绍二值图像水平垂直方向投影量的计算。

2 水平投影

2.1 计算步骤

水平投影的一般计算步骤如下:
1)将图像二值化,使物体为黑色,背景为白色
2)遍历各行,依次判断每一列的像素值是否为黑色,统计该行所有黑色像素的个数,设该行共有M个黑色像素,则把该行从第一列到第M列置为黑色
3)显示图像

2.2 代码实现

根据上述步骤,编写水平投影python代码如下所示:

def get_horizon_project(img):
    h, w  = img.shape
    project_img = np.zeros(shape=(img.shape), dtype=np.uint8) + 255
    for i in range(h):
        num = 0
        for j in range(w):
            if img[i][j] == 0:
                num+=1
        for k in range(num):
            project_img[i][k] = 0
    return project_img

2.3 实现效果

上述代码运行后的效果如下:
请添加图片描述

上图中,左侧为原图,右侧为水平投影后的图

3 垂直投影

3.1 计算步骤

垂直投影的一般计算步骤如下:
1)将图像二值化,使物体为黑色,背景为白色
2)遍历各列,依次判断每一行的像素值是否为黑色,统计该列所有黑色像素的个数,设该列共有M个黑色像素,则把该列从第一行到第M行置为黑色
3)显示图像

3.2 代码实现

根据上述步骤,编写垂直投影python代码如下所示:

def get_vertical_project(img):
    h, w  = img.shape
    project_img = np.zeros(shape=(img.shape), dtype=np.uint8) + 255
    for j in range(w):
        num = 0
        for i in range(h):
            if img[i][j] == 0:
                num+=1
        for k in range(num):
            project_img[h-1-k][j] = 0
    return project_img

3.3 实现效果

上述代码运行后的效果如下:
请添加图片描述

上图中,左侧为原图,右侧为垂直投影后的图

4 应用

通过上述过程,我们获得了二值图像的水平投影图和垂直投影图,那么在实际应用中,具体有什么作用呢?
1)首先我们来分析水平投影图:
请添加图片描述
如上所示,我们可以方便的获得左侧水平投影图的上边界和下边界,进而扩展到右侧原图上,我们可以得到原图目标的上边界和下边界。
2) 接着我们来分析垂直投影图:
请添加图片描述

通过垂直投影图我们可以获得原图目标的左边界和右边界。

3)进而可以获得我们原始目标的位置,如下所示:

请添加图片描述

5 总结

通过上述简单步骤,我们实现了物体的水平投影和垂直投影,进而得到了目标物体的具体位置,相应的处理效果如下:
请添加图片描述

上图中,最左侧为原图,左二为水平投影图,右二为垂直投影图,最右侧为目标定位图。

您学肥了嘛?

关注公众号《AI算法之道》,获取更多AI算法资讯。

在这里插入图片描述

注:关注公众号,后台回复 投影 ,即可获得完整代码。

最后

以上就是跳跃泥猴桃为你收集整理的【深度好文】Python图像处理二值图像投影量的计算和应用1 引言2 水平投影3 垂直投影4 应用5 总结的全部内容,希望文章能够帮你解决【深度好文】Python图像处理二值图像投影量的计算和应用1 引言2 水平投影3 垂直投影4 应用5 总结所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错,欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。

本图文内容来源于网友提供,作为学习参考使用,或来自网络收集整理,版权属于原作者所有。
点赞(84)

评论列表共有 0 条评论

立即
投稿
返回
顶部