在 Python 中拆分包含多个不规则形状图像的图像

Question

给定一个包含多个不规则大小和形状的图像（为简单起见，此处显示为圆形）的图像：

...我该怎么做：

1. 检测子图像
2. 将子图像分割并保存为单独的文件？

理想情况下，我正在寻找 python 解决方案。我已经尝试过“连接分量分析”算法和质心测量，但第一个算法对于给定的不均匀图像会崩溃，我不确定如何应用第二个算法来提取单独的图像。

请注意，我不是在问关于将图像分割成大小相等、均匀的部分，这在 SO 上已被多次询问和回答。

感谢您提供的任何帮助。

Answer 1

如果我们可以假设背景是统一的并且与子图像不同，那么以下方法应该有效：

1. 通过简单地屏蔽背景颜色来执行背景减除（此外，如果子图像的内部部分可以包含背景颜色，则洪水填充算法在此处会更好地工作）。

2. 执行连通分量分析。

这是上面给出的图像的python示例：

from scipy import ndimage
import matplotlib.pyplot as plt

# Load
img = ndimage.imread("image.png")

# Threshold based on pixel (0,0) assumed to be background
bg = img[0, 0]
mask = img != bg
mask = mask[:, :, 0]  # Take the first channel for RGB images

# Connected components
label_im, nb_labels = ndimage.label(mask)

# Plot
plt.figure(figsize=(9, 3))
plt.subplot(131)
plt.imshow(img, cmap=plt.cm.gray)
plt.axis('off')
plt.subplot(132)
plt.imshow(mask, cmap=plt.cm.gray)
plt.axis('off')
plt.subplot(133)
plt.imshow(label_im, cmap=plt.cm.spectral)
plt.axis('off')
plt.subplots_adjust(wspace=0.02, hspace=0.02, top=1, bottom=0, left=0, right=1)
plt.show()

图像的结果（任意形状）：

现在，剩下的任务是根据 label_im 值保存/存储每个子图像。