【问题标题】：imextendedmin and imimposemin functions in python for watershed seeds from distance transformpython中的imextendedmin和imimposemin函数用于距离变换的分水岭种子
【发布时间】：2022-01-12 00:12:29
【问题描述】：

在 matlab 中，我可以使用图像处理工具箱中的这些函数来“清理”距离变换并定位分水岭算法的种子。我为 python 找到的教程包括对距离变换进行阈值化以获取种子，这在我的情况下效果不佳，因为并非所有特征的大小都相同，并且距离变换的强度取决于与背景的绝对距离。

我有 attached 一个例子，说明这些函数在 matlab 中完成的工作，其中白色区域是种子。有没有办法在 python 中实现这一点，无论是使用现有函数还是自己编写代码？

【问题讨论】：

标签： python image matlab opencv

【解决方案1】：

Matlab 文档出处 Soille, P. 形态图像分析：原理和应用。 Springer-Verlag, 1999 用于大部分图像形态学资料。尝试翻译这些函数时，这是一本非常好的读物。

imextendedmax():

imextendedmin()得到H-极小值变换的区域极小值，其中H-极小值变换就是以(image + H)为标记对图像进行侵蚀的形态重建。 Scikit-image 具有执行此操作所需的所有形态学工具：

import skimage.morphology as morph

def extendedmin(img, H):
    mask = img.copy() 
    marker = mask + h  
    hmin =  morph.reconstruction(marker, mask, method='erosion')
    return morph.local_minima(hmin)

Matlab 结果： imextendedmin() on "glass.png" 这个函数的结果： python version

imimposemin()

imimposemin() 使用带有 1 的二进制映射对图像进行最小值施加，您要在其中施加最小值。我在下面详细介绍的函数适用于由 0 到无穷大的整数组成的图像。为了用形态学做到这一点，我们需要将二进制图转换为一个标记，在最小值处为 0，在其他位置处可能的图像值最大。接下来，我们通过获取 (image+1) 和标记 (image + 1 允许您在图像已经为 0 的地方施加最小值) 的元素最小值来创建掩码。最终结果是通过对标记的掩码进行侵蚀来重建的。

import numpy as np
import skimage.morphology as morph

def imposemin(img, map):
    marker = np.full(img.shape, np.inf)
    marker[minima == 1] = 0
    mask = np.minimum((img + 1), marker)
    return morph.reconstruction(marker, mask, method='erosion')

Matlab 结果： imimposemin() on "glass.png" (left image has the marker superimposed) 这个函数的结果： python version

【讨论】：