OpenCV图像分割问题

Question

OpenCV图像分割问题，如何读一张32位单通道浮点数tif图，然后取这张图根据每个像素的高度分布中数量最多的那部分像素，组成为一张新图片呀，就类似于一张图大部分像素的高度分布在(0,1)这个区间内，还有一部分在-100，如何只要(0，1)这个区间的像素组成为新的图片。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

好的，以下是使用OpenCV进行图像分割和基于高斯滤波器的半负空间估计的基本步骤。

首先，我们需要读取一张图像。假设我们有一个名为image.jpg的文件，我们可以这样获取它：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

然后，我们需要对图像进行一些预处理操作，以便后续的分割和估计。例如，我们将删除任何不需要的噪声：

# 删除不必要的噪声
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

接下来，我们可以使用OpenCV的阈值函数来检测哪些区域属于高斯噪声区。这是一个简单的方法：

# 创建一个二值图像，用于标记检测到的高斯噪声区
binary = cv2.threshold(gray, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 显示原始图像和高斯噪声区分别的二值图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Binary Image', binary)

# 等待用户按键
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

一旦我们确定了哪个区域是高斯噪声区，我们就可以计算这些区域的最大高度。为了得到最大高度，我们需要应用一个滑动窗口算法。滑动窗口算法的主要思想是在窗口内部不断比较高斯噪声区和非高斯噪声区，并将这两个区域的最大高度分别作为窗口内两个区域的最大高度。

def max_height(window):
    max_height = float('-inf')
    for x in range(window.shape[0]):
        for y in range(window.shape[1]):
            region = window[y:y+window.shape[1], x:x+window.shape[0]]
            if np.max(region) > max_height:
                max_height = np.max(region)
    return max_height

# 使用窗口大小作为参数调用函数
max_height(window_size=(100, 100))

最后，我们可以计算出所选区域内的最大高度，并将其表示为（0,1）之间的数字：

heights = []
for row in image:
    heights.append(max_height(binary[row]))
heights.sort()

print(heights)

这就是使用OpenCV读取图像、通过阈值函数检测高斯噪声、应用滑动窗口算法以及计算最大高度的基本步骤。如果你有其他关于OpenCV的问题，欢迎随时向我提问。