تقطيع الصورة باستخدام خوارزمية Watersherd:¶
2016-00-01 15:37:14
الهدف:¶
في هذا الفصل
سنتعلم كيف نقطع الصورة بناء على التعليم باستخدام خوارزمية WaterSherd.
سنرى التابع: cv2.watershed
النظرية:¶
اي صورة رمادية يمكن عرضها كسطح طبوغرافي , حيث الشدات العالية تمثل القمم والشدات المنخفضة , تمثل المنخفضات . وستبدأ بملئ كل منخفض منعزل بالماء , (قيمة صغرى محلية) وبلون مميز , وعند ارتقاع الماء بالاعتماد على المنحنيات المحيطة فان المياه ذات الالوان المختلفة ستبدأ بالاختلاط , ولتجنب هذا سنبني حواجز لمنع هذا , ونستمر ببناء الحواجز وسكب الماء حتى غمر كل القمم , وعندها فان الحواجز التي بنيتها بالنهاية ستشكل نتيجة التقطيع. وهذه هي الفلسفة العامة خلف الwatershed.
ولكن هذا قد يعطينا تقطيعاً مفرطاً بسبب الضجيج في الصورة . ولذلك قامت OpenCV بتقديم تحوير لها يسمح للمستخدم ان يحدد اي المناطق يمكن دمجها وايها لا. وبذلك يكون هذا تقطيعاً تفاعلياً . حيث نحدد المناطق التي تشكل الجسم , الامامية , ومن ثم المناطق التي تشكل الخلفية , الاكيدة , اما القسم الثالث , الذي لم نتأكد منه فنحدده بالقيمة 0 , ومن ثم نطبق الخوارزمية حيث نرى التحديدات تتحدث , وحدود الجسم اخيراً ستحدد بالقيمة -1.
البرنامج:¶
سنرى ادناه مثالاً , لاستخدام تحويل المسافة مع خوارزمية ال Watershed لتقطيع الاجسام المتلامسة .
فليكن لدينا الصورة ادناه للنقود التي تمس بعضها , وحتى بعد التعتيب ستبقى كذلك. سنبدأ بايجاد التحديد التقريبي للنقود ولهذا سنستخدم التعتيب لاوتوس.
from IPython.display import Image
Image('coins.jpg')
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
img = cv2.imread('coins.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
ret, thresh = cv2.threshold(gray,0,255,
cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
plt.imshow(thresh , cmap='gray')
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()
والان سنحتاج ان نزيل اي ضجيج بلون ابيض بالصورة . ولذلك نقوم بالفتح المورفولوجي , ولازالة الثقوب السوداء نقوم بالاغلاق , ولذلك نحن نعلم ان المناطق القريبة من مراكز القطع هي امامية حقاً , والمراكز البعيدة هي الخلفية ولكن يبقى مناطق الحدود هي التي لم نتحقق منها.
ولذلك نحتاج لاشتقاق المساحة التي تأكدنا انها القطع ,وذلك عبر ال Erosion والباقي حتماً هو القطع . وهذا قد بعمل جيداً في حال كانت القطع لا تمس بعضها , اما وهي تمس بعضها , فسنحتاج لعمل تحويل المسافة ثم تطبيق عتبة مناسبة , وبعدها علينا ايجاد المنطقة الخلفية الاكيدة , ولذلك نقوم ب dilation للنتيجة , وهذا يزيد حدود الجسم للخلفية , وبهذا نتأكد اياً تكن المنطقة بالخلفية نتأكد انها خلفية حقيقية بما أن منطقة الحدود مزالة بين الجسم والخلفية كما الصور التالية
# noise Removal
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh,
cv2.MORPH_OPEN,kernel,
iterations = 2)
# sure background area
sure_bg = cv2.dilate(opening,kernel,iterations=3)
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.subplot(121)
plt.imshow(opening , cmap='gray')
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.title('White Region shows \n Sure Foreground')
plt.subplot(122)
plt.imshow(sure_bg , cmap='gray')
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.title('Black Region shows \n Sure Background')
plt.show()
المناطق المتبقية هي تلك التي لا نعرف حقاً هل هي جسم ام خلفية , وخوارزمية Watershed يجب ان توجدها . وهي المناطق التي تلتقي بها القطع والخلفية او حتى القطع مع بعضها , وندعوها بالحدود كما يمكن اكتسابها من طرح الخلفية الاكيدة من الامامية الاكيدة
# Finding sure foreground area
dist_transform = cv2.distanceTransform(opening,
cv2.cv.CV_DIST_L2,5)
ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform,
0.7*dist_transform.max(),255,0)
# Finding unknown region
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
unknown = cv2.subtract(sure_bg,sure_fg)
plt.figure(figsize=(15,5))
plt.subplot(131)
plt.imshow(dist_transform , cmap='gray')
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.title('Distance Transform')
plt.subplot(132)
plt.imshow(sure_fg , cmap='gray')
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.title('Threshold')
plt.subplot(133)
plt.imshow(unknown , cmap='gray')
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.title('Unknown Area')
plt.show()
والان بعد معرفة مناطق القطع الاكيدة , سننشأ معلماً Marker بنفس قياس الصورة الاصلية ولكن بنمط متفيرات int32 ونحدد المناطق داخله , ونحدد المناطق داخله . والمناطق الامامية نحددها باي عدد صحيح موجب , ولكن بارقام مختلفة لكل جسم , والمناطق التي لا نعلمها بشكل اكيد نتركها صفراً , ولهذا سنستخدم cv2.connectedComponents ونحدد الخلفية لهذه الصورة ب 0 , والاجسام الاخرى باعداد صحيحة ابتداءً من 1 .
ولكن اذا كانت قيمة الخلفية 0 فستعتبرها الخوارزمية غير معلومة , بدلاً عن ذلك سنحدد المناطق غير المعلومة ب0 كالتالي:
# Marker labelling
# it didn't work on opencv2.4.9 , so..
markers,ret = cv2.connectedComponents(sure_fg)
# Add one to all labels so that sure background is not 0, but 1
markers = sure_fg+1
# Now, mark the region of unknown with zero
markers[unknown==255] = 0
plt.imshow(markers )
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()
التالي يمثل النتيجة ب Jet . الازرق الغامق يظهر المناطق المجهولة , القطع الاكيدة تلون بالوان مختلفة , المناطق المتبقية والتي هي خلفيات اكيدة تظهر بلون ازرق افتح بالنسبة للمناطق المجهولة
والان القناع جاهز . وحان الوقت للخطوة الاخيرة , وهي تطبيق الwatershed . وعندها صورة القناع ستتعدل . والمنطقة الحدية ستأخذ القيمة -1
cv2.watershed(img,markers)
# you got to assign it in v3.0
img[markers == -1] = [255,0,0]
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.subplot(121)
plt.imshow(markers )
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.title('Marker Image \n After segmntation')
plt.subplot(122)
plt.imshow(img )
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.title('Result')
plt.show()
لاحظ النتيجة وان بعض القطع ذات تقطيع مثالي واخرى ليست كذلك ..
مراجع اخرى:¶
- صفحة CMM المتعلقة بتحويل Watershed.
تمارين :¶
- تحتوي امثلة OpenCV على مثال تفاعلي لخوارزمية Watershed , شغلها , استمتع بها , ومن ثم تعلمها..
#!/usr/bin/env python
'''
Watershed segmentation
=========
This program demonstrates the watershed segmentation algorithm
in OpenCV: watershed().
Usage
-----
watershed.py [image filename]
Keys
----
1-7 - switch marker color
SPACE - update segmentation
r - reset
a - toggle autoupdate
ESC - exit
'''
import numpy as np
import cv2
from common import Sketcher
class App:
def __init__(self, fn):
self.img = cv2.imread(fn)
h, w = self.img.shape[:2]
self.markers = np.zeros((h, w), np.int32)
self.markers_vis = self.img.copy()
self.cur_marker = 1
self.colors = np.int32( list(np.ndindex(2, 2, 2)) ) * 255
self.auto_update = True
self.sketch = Sketcher('img', [self.markers_vis, self.markers], self.get_colors)
def get_colors(self):
return map(int, self.colors[self.cur_marker]), self.cur_marker
def watershed(self):
m = self.markers.copy()
cv2.watershed(self.img, m)
overlay = self.colors[np.maximum(m, 0)]
vis = cv2.addWeighted(self.img, 0.5, overlay, 0.5, 0.0, dtype=cv2.CV_8UC3)
cv2.imshow('watershed', vis)
def run(self):
while True:
ch = 0xFF & cv2.waitKey(50)
if ch == 27:
break
if ch >= ord('1') and ch <= ord('7'):
self.cur_marker = ch - ord('0')
print 'marker: ', self.cur_marker
if ch == ord(' ') or (self.sketch.dirty and self.auto_update):
self.watershed()
self.sketch.dirty = False
if ch in [ord('a'), ord('A')]:
self.auto_update = not self.auto_update
print 'auto_update if', ['off', 'on'][self.auto_update]
if ch in [ord('r'), ord('R')]:
self.markers[:] = 0
self.markers_vis[:] = self.img
self.sketch.show()
cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
import sys
try: fn = sys.argv[1]
except: fn = '../cpp/fruits.jpg'
print __doc__
App(fn).run()
السابق هو البرنامج المذكور , لاحظ انه تطبيق تفاعلي.
%load_ext version_information
%version_information numpy, scipy, matplotlib
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق