Mahotas - 图像的欧拉数
假设您有一幅画,上面有各种形状。欧拉数使我们能够计算出这些形状中有多少个孔洞,以及它们可以分成多少个独立部分(连通分量)。这有助于分析和描述图像的结构。
从数学上讲,它可以定义为 −
E = C - H
其中,E 是欧拉数,C 是连通分量的数量,H 是图像中的孔洞数量。
Mahotas 中图像的欧拉数
在 Mahotas 中,您可以使用 mahotas.euler() 函数计算欧拉数。此函数以二进制图像作为输入,其中感兴趣的对象由白色像素表示,背景由黑色像素表示。然后,它根据图像中存在的对象的连通性和孔洞计算欧拉数。
使用 mahotas.euler() 函数
mahotas.euler() 函数以二进制图像作为输入,并以整数形式返回欧拉特征值。
欧拉特征是一种拓扑测量,用于描述图像中对象的连通性和形状。它被定义为图像中连通分量的数量与孔洞的数量之间的差异。
以下是 mahotas 中 euler() 函数的基本语法 −
mahotas.euler(f, n=8)
其中,'f' 是 2−D 二进制图像,'n' 是连通分量,整数为 4 或 8(默认值为 8)。
示例
在下面的示例中,我们通过将二进制图像"nature.jpeg"加载为灰度图像,然后对其进行阈值处理以创建二进制图像 − 来计算其欧拉数。
import mahotas as mh import numpy as np # 将二进制图像加载为 NumPy 数组 binary_image = mh.imread('nature.jpeg', as_grey=True) > 0 # 计算欧拉数 euler_number = mh.euler(binary_image) # 打印结果 print("欧拉数:", euler_number)
输出
以下是上述代码的输出 −
欧拉数:-2.75
具有不同连通性的欧拉数
我们还可以使用 euler() 函数在 Mahotas 中计算具有不同连通性的欧拉数。连通性参数决定在计算中考虑哪些相邻像素。
例如,使用连通性−4 仅考虑直接的水平和垂直邻居,而连通性−8 还包括对角邻居。
示例
在这里,我们正在为"nature.jpeg"图像−计算具有不同连通性的欧拉数
import mahotas as mh import numpy as np # 将图像加载为灰度图像 image = mh.imread('sun.png', as_grey=True) # 对图像进行阈值处理以创建二值图像 thresholded_image = image > 0 # 计算具有 4 连通性的欧拉数 euler_number_4conn = mh.euler(thresholded_image, 4) # 计算具有 8 连通性的欧拉数 euler_number_8conn = mh.euler(thresholded_image, 8) # 打印结果 print("欧拉数 (4-连通性):", euler_number_4conn) print("欧拉数 (8-连通性):", euler_number_8conn)
输出
上述代码的输出如下 −
欧拉数 (4-连通性): -4.75 欧拉数 (8-连通性): -4.75
使用带标签的图像计算欧拉数
带标签的图像图像为二进制图像中的连通分量分配唯一的整数标签。
在 Mahotas 中,欧拉函数将带标签的图像作为输入,并返回整个图像的欧拉数。计算考虑了物体的数量、孔洞的数量以及物体之间的隧道数量。
示例
在这里,我们正在计算从"sea.bmp"图像派生的带标签图像的欧拉数 −
import mahotas as mh import numpy as np # 将图像加载为灰度图像 image = mh.imread('sea.bmp', as_grey=True) # 对图像进行阈值处理以创建二值图像 thresholded_image = image > 0 # 标记二值图像中的连通分量 labeled_image, num_labels = mh.label(thresholded_image) # 计算标记图像的欧拉数 euler_number = mh.euler(labeled_image) # 打印结果 print("欧拉数:", euler_number)
输出
执行上述代码后,我们得到以下输出 −
欧拉数:-44.75
使用二值图像计算欧拉数
在 Mahotas 中,可以计算二值图像的欧拉数使用 euler() 函数。通过加载二进制图像并将其转换为布尔格式,欧拉函数将图像作为输入并以整数形式返回欧拉数。
示例
在下面给出的示例中,我们使用 Mahotas 计算从"nature.jpeg"图像创建的二进制图像的欧拉数 −
import mahotas as mh # 加载二进制图像并转换为布尔格式 image = mh.imread('sun.png', as_grey= True) image = image.astype(bool) # 计算欧拉数 euler_number = mh.euler(image) # 打印结果 print("二进制图像的欧拉数为:", euler_number)
输出
得到的结果如下−
二值图像的欧拉数为:-4.75