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

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)

在給定的灰度圖像中查找 blob。

使用 Hessian 行列式方法 [1] 找到 Blob。對於找到的每個 blob，該方法返回其坐標和用於行列式檢測到 blob 的 Hessian 矩陣的高斯核的標準偏差。 Hessians 的行列式使用 [2] 來近似。

參數：

image：二維數組: 輸入灰度圖像。Blob 可以在黑暗中變亮，反之亦然。
min_sigma：浮點數，可選: 用於計算 Hessian 矩陣的高斯核的最小標準偏差。保持這個低以檢測較小的斑點。
max_sigma：浮點數，可選: 用於計算 Hessian 矩陣的高斯核的最大標準偏差。保持這個高以檢測更大的斑點。
num_sigma：int 可選: min_sigma 和 max_sigma 之間要考慮的標準差中間值的數量。
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。
log_scale：布爾型，可選: 如果設置的標準偏差的中間值使用以 10 為底的對數刻度進行插值。如果沒有，則使用線性插值。
threshold_rel：浮點數或無，可選: 峰的最小強度，計算為max(doh_space) * threshold_rel，其中doh_space指內部計算的Determinant-of-Hessian (DoH) 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。

A：(n, 3) 數組: 一個二維數組，每行代表 3 個值，(y,x,sigma) 其中 (y,x) 是 blob 的坐標，sigma 是行列式檢測到 blob 的 Hessian 矩陣的高斯核的標準偏差。

注意：

每個斑點的半徑約為西格瑪. Hessians 行列式的計算與標準偏差無關。因此檢測較大的斑點不會花費更多時間。在方法行skimage.feature.blob_dog和skimage.feature.blob_log更大的高斯計算西格瑪需要更多時間。缺點是這種方法不能用於檢測半徑小於3像素由於在 Hessian 行列式的近似中使用了箱形濾波器。

參考：

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_doh。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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