如何定位图像中亮点的中心?

how to locate the center of a bright spot in an image?

这是我将要处理的图像类型的示例:


(来源:csverma at pages.cs.wisc.edu

每个球上都有一个亮点。我想定位亮点中心的坐标。我怎样才能在 Python 或 Matlab 中做到这一点?我现在遇到的问题是现场有多个点具有相同(或大致相同)的白色,但我需要的是找到这个 'cluster' 个白点的中心。

另外,对于最左边和最右边的图片,如何找到整个圆形物体的中心?

使用二维卷积,然后找到强度最高的点。您可以在应用 2d 卷积之前对强度值应用凹非线性函数(例如 exp),以增强相对于图像较暗部分的亮点。像 conv2(exp(img),ker)

您可以简单地对图像进行阈值处理并找到剩余部分的平均坐标。当有多个值具有相同的强度时,这会处理这种情况。当你对图像进行阈值处理时,显然会有不止一个亮白像素,所以如果你想把它们放在一起,找到质心或平均坐标来确定所有的中心这些白色明亮的像素。在这种特殊情况下不需要过滤。这是 MATLAB 中的一些东西。

我直接读取了该图像,将其转换为灰度并清除了每幅图像周围的白色边框。接下来,我将图像分成 5 个块,对图像进行阈值处理,找到剩余的平均坐标并在每个中心所在的位置放置一个点:

im = imread('http://pages.cs.wisc.edu/~csverma/CS766_09/Stereo/callight.jpg');
im = rgb2gray(im);
im = imclearborder(im);

%// Split up images and place into individual cells
split_point = floor(size(im,2) / 5);
images = mat2cell(im, size(im,1), split_point*ones(5,1));

%// Show image to place dots
imshow(im);
hold on;

%// For each image...
for idx = 1 : 5
    %// Get image
    img = images{idx}; 

    %// Threshold
    thresh = img > 200;

    %// Find coordinates of thresholded image
    [y,x] = find(thresh);

    %// Find average
    xmean = mean(x);
    ymean = mean(y);

    %// Place dot at centre
    %// Make sure you offset by the right number of columns
    plot(xmean + (idx-1)*split_point, ymean, 'r.', 'MarkerSize', 18);
end        

我明白了:


如果你想要Python的解决方案,我建议使用scikit-image combined with numpy and matplotlib进行绘图。这是在 Python 中转录的上述代码。请注意,我将 link 引用的图像手动保存在磁盘上并将其命名为 balls.jpg:

import skimage.io
import skimage.segmentation
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Read in the image
# Note - intensities are floating point from [0,1]
im = skimage.io.imread('balls.jpg', True)

# Threshold the image first then clear the border
im_clear = skimage.segmentation.clear_border(im > (200.0/255.0))

# Determine where to split up the image
split_point = int(im.shape[1]/5)

# Show image in figure and hold to place dots in
plt.figure()
plt.imshow(np.dstack([im,im,im]))

# For each image...
for idx in range(5):

  # Extract sub image
  img = im_clear[:,idx*split_point:(idx+1)*split_point]

  # Find coordinates of thresholded image
  y,x = np.nonzero(img)

  # Find average
  xmean = x.mean()
  ymean = y.mean()

  # Plot on figure
  plt.plot(xmean + idx*split_point, ymean, 'r.', markersize=14)

# Show image and make sure axis is removed
plt.axis('off')
plt.show()

我们得到这个数字:

小旁注

我完全可以跳过上面的代码并使用 regionprops (MATLAB link, scikit-image link)。您可以简单地对图像设置阈值,然后应用 regionprops 来找到每个白色像素簇的质心,但我想我会向您展示一种更手动的方法,以便您可以欣赏算法并自己理解它。


希望对您有所帮助!