Segmentation d'images et mesures en Python
Table des matières
🔍 Introduction
🔍 Chargement de l'image
🔍 Prétraitement de l'image
🔍 Binarisation de l'image
🔍 Élimination des régions touchant les bords
🔍 Étiquetage des objets
🔍 Visualisation des objets étiquetés
🔍 Calcul des propriétés des objets
🔍 Filtrage des petites régions
🔍 Conversion en microns
🔍 Conclusion
Introduction
Bienvenue à tous dans le tutoriel 55 de notre série de tutoriels introductifs sur Python pour le traitement d'images. Dans le dernier tutoriel, nous avons examiné la segmentation d'image. Aujourd'hui, nous allons construire là-dessus en effectuant une segmentation d'image similaire sur une image différente, suivie de mesures. Notre objectif est de générer un fichier CSV avec les propriétés des objets segmentés.
Chargement de l'image
Nous commençons par charger une image, que nous allons utiliser pour la segmentation. Nous utilisons OpenCV pour cette tâche, ce qui nous permet d'obtenir une image en niveaux de gris.
Prétraitement de l'image
Avant de procéder à la segmentation, nous définissons quelques paramètres, tels que l'échelle en microns par pixel, afin de garantir que nos mesures soient cohérentes.
Binarisation de l'image
Nous examinons l'histogramme de l'image pour déterminer un seuil de binarisation optimal. En utilisant la méthode de binarisation d'Otsu, nous obtenons un seuil adapté à notre image.
Élimination des régions touchant les bords
Nous éliminons les régions de l'image qui touchent les bords, car elles pourraient fausser nos mesures.
Étiquetage des objets
Nous étiquetons chaque objet dans notre image segmentée pour les distinguer les uns des autres.
Visualisation des objets étiquetés
Nous visualisons les objets étiquetés en les colorant de manière aléatoire, ce qui facilite la compréhension visuelle des différentes régions de l'image.
Calcul des propriétés des objets
Nous calculons différentes propriétés pour chaque objet, telles que l'Aire, le diamètre équivalent et l'intensité principale.
Filtrage des petites régions
Nous filtrons les petites régions de l'image, car elles pourraient ne pas être significatives pour notre analyse.
Conversion en microns
Nous convertissons les mesures en pixels en microns pour obtenir des résultats plus significatifs et cohérents.
Conclusion
En conclusion, nous avons réussi à segmenter une image et à mesurer différentes propriétés des objets dans cette image. Ces techniques sont essentielles pour de nombreuses applications en traitement d'images et en analyse d'images. Dans les prochains tutoriels, nous explorerons d'autres méthodes de segmentation d'image et d'analyse d'objets.
Faits saillants
- Processus complet de segmentation d'image
- Utilisation de bibliothèques Python telles que OpenCV et NumPy
- Calcul des propriétés des objets segmentés
- Conversion des mesures en microns pour une analyse plus précise
FAQ
Q : Quelles sont les applications de la segmentation d'image ?
R : La segmentation d'image est utilisée dans de nombreux domaines, notamment la médecine, l'automobile, la surveillance vidéo et la robotique.
Q : Comment puis-je améliorer la précision de la segmentation d'image ?
R : Vous pouvez améliorer la précision en utilisant des techniques de prétraitement d'image, en ajustant les paramètres de segmentation et en évaluant les résultats de manière itérative.
Q : Quels sont les avantages de l'utilisation de Python pour le traitement d'images ?
R : Python offre une large gamme de bibliothèques spécialisées telles que OpenCV, NumPy et scikit-image, qui facilitent le traitement et l'analyse d'images.
Q : Comment puis-je en savoir plus sur le traitement d'images avec Python ?
R : Vous pouvez trouver de nombreuses ressources en ligne, y compris des tutoriels, des livres et des cours, pour approfondir vos connaissances en traitement d'images avec Python.
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