Python skimage.feature.blob_dog用法及代碼示例

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)

在給定的灰度圖像中查找 blob。

使用高斯差分 (DoG) 方法 [1] 、 [2] 找到 Blob。對於找到的每個 blob，該方法返回其坐標和檢測到 blob 的高斯核的標準偏差。

參數：

image：ndarray: 輸入灰度圖像，假設斑點在深色背景上是亮的(黑底白字)。
min_sigma：標量或標量序列，可選: 高斯核的最小標準差。保持這個低以檢測較小的斑點。每個軸的高斯濾波器的標準偏差作為一個序列或單個數字給出，在這種情況下，它對所有軸都是相等的。
max_sigma：標量或標量序列，可選: 高斯核的最大標準偏差。保持這個高以檢測更大的斑點。每個軸的高斯濾波器的標準偏差作為一個序列或單個數字給出，在這種情況下，它對所有軸都是相等的。
sigma_ratio：浮點數，可選: 用於計算高斯差的高斯核的標準差之間的比率
threshold：浮點數或無，可選: 尺度空間最大值的絕對下限。小於閾值的局部最大值被忽略。減少它以檢測強度較低的斑點。如果還指定了threshold_rel，則將使用較大的閾值。如果沒有，則使用threshold_rel。
overlap：浮點數，可選: 一個介於 0 和 1 之間的值。如果兩個斑點的麵積重疊的部分大於閾值，則消除較小的斑點。
threshold_rel：浮點數或無，可選: 峰的最小強度，計算為max(dog_space) * threshold_rel，其中dog_space指內部計算的Difference-of-Gaussian (DoG) 圖像堆棧。這應該有一個介於 0 和 1 之間的值。如果沒有，臨界點改為使用。
exclude_border：ints、int 或 False 的元組，可選: 如果是整數元組，則元組的長度必須與輸入數組的維度匹配。元組的每個元素將排除沿著該維度的圖像邊界的 exclude_border 像素內的峰值。如果整數非零，則 exclude_border 排除圖像邊界的 exclude_border 像素內的峰值。如果為零或假，則無論峰與邊界的距離如何，都會識別峰。

A：(n, image.ndim + sigma) ndarray: 一個 2d 數組，每行表示 2D 圖像的 2 個坐標值，或 3D 圖像的 3 個坐標值，加上使用的 sigma。當通過單個 sigma 時，輸出為：(r, c, sigma) 或 (p, r, c, sigma) 其中 (r, c) 或 (p, r, c) 是 blob 的坐標，sigma 是檢測到 blob 的高斯內核的標準偏差。當使用各向異性高斯函數(每個維度的 sigma)時，會為每個維度返回檢測到的 sigma。

注意：

對於 2-D 圖像，每個 blob 的半徑約為 \(\sqrt{2}\sigma\)，對於 3-D 圖像，其半徑約為 \(\sqrt{3}\sigma\)。

參考：

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.]])

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自scikit-image.org大神的英文原創作品 skimage.feature.blob_dog。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

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