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나는 이미지 분석/형태학 질문이 있으며 파이썬 기반 솔루션이 필요합니다. 저는 천문학 자로, 내 이미지에서 우주선 트랙 (1 ~ 100 픽셀 길이의 줄무늬)을 차폐하려고합니다. 임계 값이있는 필터링 기술을 사용하여 트랙을 선택합니다. 트랙이 오브젝트 (별 또는 은하계)로 움직이는 경우를 제외하고는 꽤 잘 작동합니다. 아래에서 볼 수 있듯이 내 트랙을 따라 얼룩 (오른쪽 이미지의 것과 같은)과 반지 (왼쪽 이미지의 것과 같은)로 끝납니다. 이러한 이미지에서 streak through galaxypython을 사용하여 이미지의 객체에서 다른 조각의 형태를 찾아냅니다.

streak beside star

당신은 구불 구불 한 라인과 동안 "X"의이 블랙 박스가 내 마스크 픽셀이 무시할 수 있습니다. 내가하고 싶은 것은 물방울과 고리에서 트랙 (긴 줄무늬)을 분리하는 것입니다. (참고로, 고리는 물체의 가장자리의 중요성을 높이기 때문에 나타납니다.) 그래서 내 질문은 마스크의 특정 부분의 형태를 분류하고 얼룩/반지를 트랙에서 분리 할 수있는 방법이다.

는 경우이 여기에, 질문은 쉽게 대답하게 왼쪽에있는 이미지의 마스크입니다 : 트랙이 마스크 가지고

spots=array([[False,False,False,False,False,False,False,False,False,False,False], 
    [False,False,False,False,False,False,False,False,False,False,False], 
    [False,False,False,False,True ,False,False,False,False,False,True ], 
    [False,False,True ,True ,True ,True ,False,False,False,True ,False], 
    [False,False,True ,True ,True ,True ,False,False,True ,True ,False], 
    [False,False,True ,True ,True ,True ,False,True ,True ,False,False], 
    [False,False,False,True ,True ,True ,True ,True ,False,False,False], 
    [False,False,False,False,False,True ,True ,True ,False,False,False], 
    [False,False,False,False,False,True ,True ,False,False,False,False], 
    [False,False,False,False,True ,True ,False,False,False,False,False], 
    [False,False,False,False,True ,False,False,False,False,False,False], 
    [False,False,False,True ,False,False,False,False,False,False,False]]) 

가 이상적으로 내가 좋아하는 것, 그들은 완전히 객체와 교차 할 때 오른쪽 이미지 에서처럼 트랙을 통해 영향을받지 않는 객체의 부분을 마스킹하지 않고 객체를 통해 전체 트랙을 가리고 싶습니다. 그래서 여기에 표시된 흰색 트랙 같은 것을보고 최종 마스크 결과를 싶습니다

wanted star mask wanted galaxy mask

감사합니다! -Adam

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코드를 아직 사용해 보지 않으셨습니까? – Dannnno

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@ 단 노노 예. 사실, 나는 pymorph를 사용하여 고리를 확인할 수있었습니다. 실제로 유용한 점은 객체 안에 들어갈 수있는 가장 큰 (채워진) 원의 반지름을 알려주는 함수입니다. – arwright3

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우주 광선 추적은 항상 1-2 픽셀 너비입니까? – Junuxx

답변

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내가 문제를 제대로 이해했다면, 물체를 돌아 다니거나 통과하는 긴 가닥을 제거하는 동안 물방울을 유지하고 싶습니다. 가장 간단한 테스트는 스트랜드의 두께보다 큰 반경을 가지고 블롭의 두께보다 작은 간단한 형태학적인 개구부 (침식 후 팽창)를 사용하는 것입니다. 보기는 here으로 볼 수 있습니다. 그리고 물론 개구부를 회색조로 시험해 볼 수 있습니다. 단일 레벨 세트 임계 값에서 작동하는 것보다 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 나는 이것이 쉽게 Scikit에 위치 할 수 있다고 생각한다.