मैटलप्लिब में मनमाने ढंग से बंद क्षेत्रों को कैसे भर सकता हूं?

Question

मेरे साथ मैं कहाँ हूँ शुरू करते हैं:

मैं निम्नलिखित कोड के साथ ऊपर की छवि बनाई:

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

color_palette_name = 'gist_heat' 
cmap = plt.cm.get_cmap(color_palette_name) 
bgcolor = cmap(np.random.rand()) 

f = plt.figure(figsize=(12, 12), facecolor=bgcolor,) 
ax = f.add_subplot(111) 
ax.axis('off') 

t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 1000) 

x = np.cos(t) + np.cos(6. * t)/2.0 + np.sin(14. * t)/3.0 
y = np.sin(t) + np.sin(6. * t)/2.0 + np.cos(14. * t)/3.0 

ax.plot(x, y, color=cmap(np.random.rand())) 
ax.fill(x, y, color=cmap(np.random.rand())) 
plt.tight_layout() 
plt.savefig("../demo/tricky.png", facecolor=bgcolor, edgecolor=cmap(np.random.rand()), dpi=350) 

वहाँ एक रास्ता छोरों (या भरने के लिए त्रिकोण की तरह है क्षेत्र) जो तब बनाई जाती हैं जब रेखा किसी अन्य रंग से खुद को पार करती है? यह matplotlib होना आवश्यक नहीं है, यह scikit-image या कुछ अन्य पुस्तकालय हो सकता है।

मैं की तरह कुछ छद्म कोड में सोच रहा हूँ:

for region in regions: 
    ax.fill(region, color=cmap(np.random.rand())) 

लेकिन मैं कैसे regions प्राप्त करने के लिए पता नहीं है, या कैसे भरने यह काम करेगा।

Answer 1

समस्या पहली बार मेरे लिए सीधी लगती थी, मेरा विचार अलग-अलग ब्लब्स का पता लगाने के लिए ब्लॉब विश्लेषण का उपयोग करना था, उन्हें आकार के अनुसार समूहित करना और उन्हें रंग देने के लिए बाढ़फिल एल्गोरिदम का उपयोग करना था।

हालांकि, मैंने ब्लॉब विश्लेषण के लिए डिफ़ॉल्ट मानों के साथ कुछ समस्याओं में भाग लिया है, जिसे मैंने संशोधित नहीं किया था, जिसकी लागत कुछ समय है। इसके अलावा, मुझे ओपनसीवी के साथ बाढ़ भरने या रंगीन ब्लॉब्स के लिए कोई पायथन कोड स्निपेट नहीं मिला है, और पुराने संस्करणों की तुलना में सरलब्लोबडेटेशन का उपयोग करने के लिए कुछ वाक्यविन्यास परिवर्तन हुए हैं जिसके लिए मुझे केवल छोटे दस्तावेज़ और नमूना कोड मिल सकते हैं। तो शायद यह सब कोड अन्य उपयोगकर्ताओं के लिए भी उपयोगी हो सकता है।

आशा है कि मैंने उन सेगमेंट की सही पहचान की है जिन्हें आप ढूंढना चाहते हैं। यदि आप बड़े अंधेरे बाहरी पत्तों को शामिल नहीं करना चाहते हैं, तो टिप्पणी करने के लिए एक पंक्ति है।

दृश्य के लिए, आप छवि का आकार बदल सकते

कोड है (इस समय बाहर टिप्पणी की, 4 * 4 = 16 का एक पहलू से तदनुसार आकार थ्रेसहोल्ड अनुकूल करने के लिए याद) इन सभी विकल्पों के साथ कुछ हद तक लंबा, लेकिन पढ़ने के लिए उम्मीद है कि आसान है। मैंने इस समस्या पर काम कर रहे ओपनसीवी के साथ ब्लॉब विश्लेषण पर बहुत कुछ सीखा है, धन्यवाद!

अच्छी छवि, वैसे भी।

import numpy as np 
import cv2 

im = cv2.imread('tricky.png') 

# For better visibility, resize image to better fit screen 
#im= cv2.resize(im, dsize=(0,0),fx=0.25, fy=0.25) 

#convert to gray value for blob analysis 
imgray= cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 



#### Blob analysis to find inner white leaves 
# SimpleBlobDetector will find black blobs on white surface, this is why type=cv2.THRESH_BINARY_INV is necessary 
ret,imthresh = cv2.threshold(imgray,160, 255,type=cv2.THRESH_BINARY_INV) 

# Setup SimpleBlobDetector parameters. 
params = cv2.SimpleBlobDetector_Params() 

# Filter by Area. 
params.filterByArea = True 
params.minArea = 15000 
params.maxArea = 150000 

# Create a detector with the parameters 
detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params) 

# Detect blobs. 
keypoints = detector.detect(imthresh) 

# Draw detected blobs as red circles. 
# cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS ensures 
# the size of the circle corresponds to the size of blob 
im_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(imthresh, keypoints, np.array([]), (0,0,255), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS) 

# Show blobs 
cv2.imshow("Keypoints", im_with_keypoints) 




####floodfill inner white leaves with blue 
#http://docs.opencv.org/3.0-beta/modules/imgproc/doc/miscellaneous_transformations.html 

#Create a black mask for floodfill. Mask needs to be 2 pixel wider and taller 
maskborder=imgray.copy() 
maskborder[:] = 0 
bordersize=1 
maskborder=cv2.copyMakeBorder(maskborder, top=bordersize, bottom=bordersize, left=bordersize, right=bordersize, borderType= cv2.BORDER_CONSTANT, value=[255,255,255]) 
print imgray.shape[:2] 
print maskborder.shape[:2] 

#Create result image for floodfill 
result = im.copy() 

#fill white inner segments with blue color 
for k in keypoints: 
    print int(k.pt[0]),int(k.pt[1]) 
    seed_pt = int(k.pt[0]),int(k.pt[1]) 
    cv2.floodFill(result, maskborder, seed_pt, (255,0, 0)) 




#### Blob analysis to find small triangles 
# SimpleBlobDetector will find black blobs on white surface, this is why type=cv2.THRESH_BINARY_INV is necessary 
ret,imthresh2 = cv2.threshold(imgray,150, 255,type=cv2.THRESH_BINARY) 
ret,imthresh3 = cv2.threshold(imgray,140, 255,type=cv2.THRESH_BINARY_INV) 
imthresh4 = cv2.add(imthresh2,imthresh3) 

# Setup SimpleBlobDetector parameters. 
params = cv2.SimpleBlobDetector_Params() 

# Filter by Area. 
params.filterByArea = True 
params.minArea = 20 
params.maxArea = 1000 
params.maxArea = 50000 #Using this line includes the outer dark leaves. Comment out if necessary 

# Don't filter by Circularity 
params.filterByCircularity = False 

# Don't filter by Convexity 
params.filterByConvexity = False 

# Don't filter by Inertia 
params.filterByInertia = False 

# Create a detector with the parameters 
detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params) 

# Detect blobs. 
keypoints = detector.detect(imthresh4) 

# Draw detected blobs as red circles. 
# cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS ensures 
# the size of the circle corresponds to the size of blob 
im_with_keypoints2 = cv2.drawKeypoints(imthresh4, keypoints, np.array([]), (0,0,255), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS) 

# Show blobs 
cv2.imshow("Keypoints2", im_with_keypoints2) 



####floodfill triangles with green 
#http://docs.opencv.org/3.0-beta/modules/imgproc/doc/miscellaneous_transformations.html 

#Create a black mask for floodfill. Mask needs to be 2 pixel wider and taller 
maskborder=imgray.copy() 
maskborder[:] = 0 
bordersize=1 
maskborder=cv2.copyMakeBorder(maskborder, top=bordersize, bottom=bordersize, left=bordersize, right=bordersize, borderType= cv2.BORDER_CONSTANT, value=[255,255,255]) 
print imgray.shape[:2] 
print maskborder.shape[:2] 

#Create result image for floodfill 
result2 = result.copy() 

#fill triangles with green color 
for k in keypoints: 
    print int(k.pt[0]),int(k.pt[1]) 
    seed_pt = int(k.pt[0]),int(k.pt[1]) 
    cv2.floodFill(result2, maskborder, seed_pt, (0,255, 0)) 



#cv2.imshow('main',im) 
#cv2.imshow('gray',imgray) 
#cv2.imshow('borders',maskborder) 
#cv2.imshow('threshold2',imthresh2) 
#cv2.imshow('threshold3',imthresh3) 
#cv2.imshow('threshold4',imthresh4) 
cv2.imshow("Result", result2) 
cv2.imwrite("result.png",result2) 

cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows()