Mahotas - 图像中的零分数

图像中的零分数是指零值像素占图像中像素总数的比例。在图像中，每个像素通常代表网格中的一个点，像素值的范围可以从 0 到最大值，具体取决于图像的颜色深度或强度范围。

零的比例高表明图像的很大一部分包含空白或背景区域，而零的比例低则表示非零像素值分布更密集，暗示内容更详细或更复杂。

Mahotas 中图像中的零比例

要在 Mahotas 中获得图像中的零比例，我们需要遍历整个图像并将零像素的数量除以图像中的总像素数。

像素总数等于图像中的行数乘以列数。

Mahotas 没有用于计算零比例的直接函数。但是，您可以使用 numpy 和 mahotas 库来计算它。

示例

在下面的例子中，我们通过将图像数组与零进行比较、对 True 值求和并除以像素总数来计算图像中零值像素的分数−

import mahotas as mh
import numpy as np
image = mh.imread('sun.png')
# 计算零的分数
fraction_of_zeros = np.sum(image == 0) / np.prod(image.shape)
print(f"Fraction of zeros: {fraction_of_zeros}")

输出

执行上述代码后，我们得到以下输出−

Fraction of zeros:0.009496713127718466

使用 count_nonzero() 函数

我们还可以使用 mahotas 中的 count_nonzero() 函数计算图像中零的分数。count_nonzero() 函数用于计算数组中非零元素的数量。它以数组作为输入并返回非零元素的总数。

语法

以下是 mahotas − 中 count_nonzero() 函数的基本语法

count_nonzero(arr, axis=None)

其中，

• arr − 这是需要计算非零元素的输入数组。

• axis (可选) − 这是计算非零元素的一个或多个轴。如果未指定 axis，则考虑输入数组的所有元素。

示例

在这里，我们使用 np.count_nonzero() 函数 − 计算图像"nature.jpeg"的像素数

import mahotas as mh
import numpy as np
image = mh.imread('nature.jpeg')
# 计算零像素的数量
zero_count = np.count_nonzero(image == 0)
# 计算零的分数
total_pixels = image.size
fraction_of_zeros = zero_count / total_pixels
print("图像中零的分数是:", {fraction_of_zeros})

输出

上述代码的输出如下 −

图像中零的分数为:{0.010734258862206976}

使用 Numpy

NumPy 库提供了用于处理数组和矩阵的高效数据结构和函数。由于其高性能和广泛的功能，它被广泛用于数学运算、数据处理和科学计算等任务。

我们还可以使用 numpy 操作 − 来计算零的分数。

• 首先，将 NumPy 数组与零进行比较，将图像转换为二进制形式。
• 此比较生成一个布尔数组，其中如果相应的像素值大于零，则每个元素为 True，否则为 False。

• 然后将布尔数组转换为"np.uint8"数据类型，从而生成一个二进制图像，其中白色像素用 1 表示，黑色像素用 0 表示。

要计算零的分数，需要计算二进制图像中零值元素的数量。将此计数除以二进制图像中的元素总数以获得分数。

示例

在这里，我们首先将图像转换为二进制表示。然后我们计算二值图像的零分数 −

import mahotas as mh
import numpy as np
image = mh.imread('tree.tiff')
# 将图像转换为二值
image_binary = (image > 0).astype(np.uint8)
# 计算零分数
fraction_of_zeros = np.sum(image_binary == 0) / np.prod(image_binary.shape)
print("Fraction of zeros:",fraction_of_zeros)

输出

上述代码的输出如下 −

Fraction of zeros: 0.014683837192681532