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

用法: skimage.feature.blob_doh(image, min_sigma=1, max_sigma=30, num_sigma=10, threshold=0.01, overlap=0.5, log_scale=False, *, threshold_rel=None)

在给定的灰度图像中查找 blob。

使用 Hessian 行列式方法 [1] 找到 Blob。对于找到的每个 blob，该方法返回其坐标和用于行列式检测到 blob 的 Hessian 矩阵的高斯核的标准偏差。 Hessians 的行列式使用 [2] 来近似。

参数：

image：二维数组: 输入灰度图像。Blob 可以在黑暗中变亮，反之亦然。
min_sigma：浮点数，可选: 用于计算 Hessian 矩阵的高斯核的最小标准偏差。保持这个低以检测较小的斑点。
max_sigma：浮点数，可选: 用于计算 Hessian 矩阵的高斯核的最大标准偏差。保持这个高以检测更大的斑点。
num_sigma：int 可选: min_sigma 和 max_sigma 之间要考虑的标准差中间值的数量。
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。
log_scale：布尔型，可选: 如果设置的标准偏差的中间值使用以 10 为底的对数刻度进行插值。如果没有，则使用线性插值。
threshold_rel：浮点数或无，可选: 峰的最小强度，计算为max(doh_space) * threshold_rel，其中doh_space指内部计算的Determinant-of-Hessian (DoH) 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。

A：(n, 3) 数组: 一个二维数组，每行代表 3 个值，(y,x,sigma) 其中 (y,x) 是 blob 的坐标，sigma 是行列式检测到 blob 的 Hessian 矩阵的高斯核的标准偏差。

注意：

每个斑点的半径约为西格玛. Hessians 行列式的计算与标准偏差无关。因此检测较大的斑点不会花费更多时间。在方法行skimage.feature.blob_dog和skimage.feature.blob_log更大的高斯计算西格玛需要更多时间。缺点是这种方法不能用于检测半径小于3像素由于在 Hessian 行列式的近似中使用了箱形滤波器。

参考：

1: https://en.wikipedia.org/wiki/Blob_detection#The_determinant_of_the_Hessian
2: Herbert Bay, Andreas Ess, Tinne Tuytelaars, Luc Van Gool, “SURF: Speeded Up Robust Features” ftp://ftp.vision.ee.ethz.ch/publications/articles/eth_biwi_00517.pdf

例子：

>>> from skimage import data, feature
>>> img = data.coins()
>>> feature.blob_doh(img)
array([[197.        , 153.        ,  20.33333333],
       [124.        , 336.        ,  20.33333333],
       [126.        , 153.        ,  20.33333333],
       [195.        , 100.        ,  23.55555556],
       [192.        , 212.        ,  23.55555556],
       [121.        , 271.        ,  30.        ],
       [126.        , 101.        ,  20.33333333],
       [193.        , 275.        ,  23.55555556],
       [123.        , 205.        ,  20.33333333],
       [270.        , 363.        ,  30.        ],
       [265.        , 113.        ,  23.55555556],
       [262.        , 243.        ,  23.55555556],
       [185.        , 348.        ,  30.        ],
       [156.        , 302.        ,  30.        ],
       [123.        ,  44.        ,  23.55555556],
       [260.        , 173.        ,  30.        ],
       [197.        ,  44.        ,  20.33333333]])

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_doh。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。

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