Python skimage.feature.blob_dog用法及代码示例

用法: skimage.feature.blob_dog(image, min_sigma=1, max_sigma=50, sigma_ratio=1.6, threshold=0.5, overlap=0.5, *, threshold_rel=None, exclude_border=False)

在给定的灰度图像中查找 blob。

使用高斯差分 (DoG) 方法 [1] 、 [2] 找到 Blob。对于找到的每个 blob，该方法返回其坐标和检测到 blob 的高斯核的标准偏差。

参数：

image：ndarray: 输入灰度图像，假设斑点在深色背景上是亮的(黑底白字)。
min_sigma：标量或标量序列，可选: 高斯核的最小标准差。保持这个低以检测较小的斑点。每个轴的高斯滤波器的标准偏差作为一个序列或单个数字给出，在这种情况下，它对所有轴都是相等的。
max_sigma：标量或标量序列，可选: 高斯核的最大标准偏差。保持这个高以检测更大的斑点。每个轴的高斯滤波器的标准偏差作为一个序列或单个数字给出，在这种情况下，它对所有轴都是相等的。
sigma_ratio：浮点数，可选: 用于计算高斯差的高斯核的标准差之间的比率
threshold：浮点数或无，可选: 尺度空间最大值的绝对下限。小于阈值的局部最大值被忽略。减少它以检测强度较低的斑点。如果还指定了threshold_rel，则将使用较大的阈值。如果没有，则使用threshold_rel。
overlap：浮点数，可选: 一个介于 0 和 1 之间的值。如果两个斑点的面积重叠的部分大于阈值，则消除较小的斑点。
threshold_rel：浮点数或无，可选: 峰的最小强度，计算为max(dog_space) * threshold_rel，其中dog_space指内部计算的Difference-of-Gaussian (DoG) 图像堆栈。这应该有一个介于 0 和 1 之间的值。如果没有，临界点改为使用。
exclude_border：ints、int 或 False 的元组，可选: 如果是整数元组，则元组的长度必须与输入数组的维度匹配。元组的每个元素将排除沿着该维度的图像边界的 exclude_border 像素内的峰值。如果整数非零，则 exclude_border 排除图像边界的 exclude_border 像素内的峰值。如果为零或假，则无论峰与边界的距离如何，都会识别峰。

A：(n, image.ndim + sigma) ndarray: 一个 2d 数组，每行表示 2D 图像的 2 个坐标值，或 3D 图像的 3 个坐标值，加上使用的 sigma。当通过单个 sigma 时，输出为：(r, c, sigma) 或 (p, r, c, sigma) 其中 (r, c) 或 (p, r, c) 是 blob 的坐标，sigma 是检测到 blob 的高斯内核的标准偏差。当使用各向异性高斯函数(每个维度的 sigma)时，会为每个维度返回检测到的 sigma。

注意：

对于 2-D 图像，每个 blob 的半径约为 \(\sqrt{2}\sigma\)，对于 3-D 图像，其半径约为 \(\sqrt{3}\sigma\)。

参考：

1: https://en.wikipedia.org/wiki/Blob_detection#The_difference_of_Gaussians_approach
2: Lowe, D. G. “Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints.” International Journal of Computer Vision 60, 91-110 (2004). https://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/ijcv04.pdf DOI:10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94

例子：

>>> from skimage import data, feature
>>> coins = data.coins()
>>> feature.blob_dog(coins, threshold=.05, min_sigma=10, max_sigma=40)
array([[128., 155.,  10.],
       [198., 155.,  10.],
       [124., 338.,  10.],
       [127., 102.,  10.],
       [193., 281.,  10.],
       [126., 208.,  10.],
       [267., 115.,  10.],
       [197., 102.,  10.],
       [198., 215.,  10.],
       [123., 279.,  10.],
       [126.,  46.,  10.],
       [259., 247.,  10.],
       [196.,  43.,  10.],
       [ 54., 276.,  10.],
       [267., 358.,  10.],
       [ 58., 100.,  10.],
       [259., 305.,  10.],
       [185., 347.,  16.],
       [261., 174.,  16.],
       [ 46., 336.,  16.],
       [ 54., 217.,  10.],
       [ 55., 157.,  10.],
       [ 57.,  41.,  10.],
       [260.,  47.,  16.]])

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自scikit-image.org大神的英文原创作品 skimage.feature.blob_dog。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

注意：

参考：

例子：