Сегментация по границам объекта и областям изображения с реализацией в Python
В центре внимания данной статьи — методы сегментации по границам объектов изображения и его областям. Прежде чем углубляться в детали, разберемся в самом понятии сегментации и в принципах его работы.
Сегментация
Под сегментацией понимают технику разделения изображения на различные объекты.
Пиксели одной области (объекты изображения) схожи по какому-то свойству, например цвету, интенсивности, расположению или текстуре, что позволяет снижать сложность изображения, упрощая его анализ.
Скрытая информация на изображениях также обнаруживается с помощью сегментации.
В основе работы ее алгоритмов лежат два основных свойства изображения:
- значения интенсивности, такие как неоднородность (сегментация по границам);
- сходство (сегментация по областям).
На рисунке слева отображены стул, стол, окно и т. д. Разграничим данные объекты с помощью сегментации. На центральном рисунке в результате семантической сегментации получаем отдельно выделенные объекты: стул, стол и окно. К изображению справа путем маркировки объектов применим сегментацию экземпляров.
Появление машинного обучения (МО) с привлечением Python намного упростило процесс сегментации.
Применение сегментации
Разделение изображения на различные объекты, извлечение из него информации и последующая маркировка используются в обучении моделей МО для решения различных бизнес-задач.
В качестве такого примера послужит система распознавания лиц, автоматически фиксирующая присутствие объекта посредством сегментации.
Данная техника применяется и в медицине для эффективной и быстрой диагностики после обнаружения таких тяжелых заболеваний, как опухоли, рак и т. д., а также для выявления закономерностей в медицинских изображениях, полученных по результатам рентгенографии, МРТ, термографии, эндоскопии, ультразвукового исследования клеток и тканей.
Сегментация часто встречается и в таких областях, как робототехника.
Классификация изображений является одним из широко распространенных случаев сегментации. В рамках этого процесса алгоритм способен извлекать из изображения только требуемые компоненты. Python упрощает реализацию сегментации, позволяя получать быстрые результаты.
Сегментация по границам объекта
При таком подходе границы областей значительно отличаются друг от друга и от фона, что позволяет обнаруживать их по локальным неоднородностям в интенсивности (серый уровень).
Иначе говоря, речь идет о процессе определения границ. Отметим значимость данного этапа в понимании характеристик изображения, поскольку, как известно, эти самые границы состоят из содержательных свойств и обладают важной информацией.
Сегментация по областям изображения
Данный подход предусматривает разделение изображения на области, схожие по определенному набору критериев.
В основе этого метода лежит алгоритм, который выделяет сегменты путем разделения изображения на различные компоненты, обладающие схожими характеристиками пикселей. В процессе осуществляется поиск небольших или крупных фрагментов во входном изображении для целей сегментации.
Рассматриваемый алгоритм либо добавляет больше пикселей к выбранным фрагментам, либо дополнительно сокращает эти фрагменты до более мелких сегментов, и объединяет их с другими небольшими фрагментами. В результате на основе данного метода сформировались две базовые техники: разрастание и слияние/разделение областей.
Основные сферы применения сегментации
- Обнаружение тяжелых заболеваний.
- Система распознавания лиц.
- Беспилотные автомобили.
- Робототехника.
Реализация Python
Сегментация по границам объекта
В этом коде используется библиотека Сanny, представляющая из себя широко известный алгоритм для обнаружения границ входного изображения.
Установив минимальный размер для допустимых объектов, мы легко устраним ложные:
Задействуем инструкцию ndimage as ndi , что означает n-мерное изображение, операциями обработки которого, будь то ввод, вывод, обрезка, фильтрация и т.д., занимается подмодуль.
Ndi.binary_fill_holes предназначен для заполнения пробелов в n-мерных бинарных массивах, а также и пограничных пробелов.
Сегментация по областям изображения
Здесь мы импортируем модуль sobel из skimage.filters для поиска границ на входном изображении.
Sobel transform также способствует поиску вертикальных и горизонтальных границ на входном изображении.
Заключение
Итак, мы подробно рассмотрели понятие сегментации и два ее важных метода (по границам объектов изображения и его областям) с реализациями Python.
Как разделить изображение на несколько частей в Python
Я пытаюсь разбить фотографию на несколько частей, используя PIL.
но он, похоже, не работает. Он разбивает фотографию, но не точно (вы можете попробовать).
6 ответов
Редактировать: я считаю, что этот ответ пропустил намерение разрезать изображение на прямоугольники в столбцах и строках. Этот ответ разрезается только на строки. Похоже, другие ответы вырезаны в столбцах и строках.
Проще, чем все это использовать колесо, изобретенное кем-то другим 🙂 Может быть, это более сложное в настройке, но это совсем несложно.
Эти инструкции предназначены для Windows 7; они могут нуждаться в адаптации для других ОС.
Получите и установите pip отсюда.
Загрузите установочный архив и распакуйте его в корневой каталог установки Python. Откройте консоль и введите (если я правильно помню):
Затем получите и установите модуль image_slicer через pip, введя следующую команду в консоли:
Скопируйте изображение, которое вы хотите нарезать, в корневой каталог Python, откройте оболочку Python (не «командную строку») и введите следующие команды:
Как обрезать часть изображения в Python (библиотека Pillow)
Модуль Image из библиотеки для обработки изображений Pillow (PIL) предоставляет функцию crop() для обрезки части изображения по указанным координатам.
Далее мы напишем код для решения следующих задач:
- Обычная обрезка картинки;
- Обрезка изображения за пределами её размеров;
- Обрезка центральной части картинки;
- Обрезка наиболее крупного квадрата из прямоугольника, миниатюра для записи на блоге.
Содержание статьи
Установка библиотеки PIL
При желании создать изображение с прозрачным фоном, обрезав какую-то другую форму, помимо прямоугольника (к примеру, круг), можно использовать putalpha() .
Импортируем Image из PIL и откроем нужное изображение. Вы можете сохранить ниже предоставленную картинку под названием guido-van-rossum.jpg и начать работу с ней.
Простая обрезка изображения в Pillow
Обозначим область обрезки изображения с помощью кортежа box=(left, upper, right, lower) .
Верхней левой координате соответствует (x, y) = (left, upper) , а нижней правой — (x, y) = (right, lower) . Область, которую нужно обрезать — left <= x <right и upper <= y <lower , а пиксели x = right и y = lower не включаются.
Не забудьте, что box используется вместе со скобками () .
Если вы просто хотите сохранить обрезанную картинку без другой обработки, можете использовать следующий код:
Обрезка изображения за её пределами
Если область за пределами размеров картинки включается в область обрезки, ошибок не будет — данная часть изображения просто будет окрашена в черный цвет.
Обрезка изображения по центру в PIL
Если вы хотите вырезать центр изображения определенного размера, то функция crop_center поможет в решении этой задачи:
Вырезаем квадрат из прямоугольника
При создании миниатюр записей для блога на Django, зачастую требуется вырезать максимально возможный квадрат из прямоугольного изображения.
Создаем функцию, которая обрезает квадрат из центра прямоугольного изображения:
Пример использования данной функции:
Результатом этого кода будет данная картинка:
Являюсь администратором нескольких порталов по обучению языков программирования Python, Golang и Kotlin. В составе небольшой команды единомышленников, мы занимаемся популяризацией языков программирования на русскоязычную аудиторию. Большая часть статей была адаптирована нами на русский язык и распространяется бесплатно.
How to Split Image Into Multiple Pieces in Python
I’m trying to split a photo into multiple pieces using PIL.
but it doesn’t seem to be working. It splits the photo but not in an exact way (you can try it).
23 Answers 23
Splitting image to tiles of MxN pixels (assuming im is numpy.ndarray):
In the case you want to split the image to four pieces:
tiles[0] holds the upper left tile
Edit: I believe this answer missed the intent to cut an image into rectangles in columns and rows. This answer cuts only into rows. It looks like other answers cut in columns and rows.
Simpler than all these is to use a wheel someone else invented 🙂 It may be more involved to set up, but then it’s a snap to use.
These instructions are for Windows 7; they may need to be adapted for other OSs.
Get and install pip from here.
Download the install archive, and extract it to your root Python installation directory. Open a console and type (if I recall correctly):
Then get and install the image_slicer module via pip, by entering the following command at the console:
Copy the image you want to slice into the Python root directory, open a python shell (not the «command line»), and enter these commands: