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

用法: skimage.feature.blob_log(image, min_sigma=1, max_sigma=50, num_sigma=10, threshold=0.2, overlap=0.5, log_scale=False, *, threshold_rel=None, exclude_border=False)

在給定的灰度圖像中查找 blob。

使用高斯拉普拉斯算子 (LoG) 方法 [1] 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: 高斯核的最小標準偏差。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。
num_sigma：整數，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(log_space) * threshold_rel，其中log_space指內部計算的Laplacian-of-Gaussian (LoG) 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_Laplacian_of_Gaussian

例子：

>>> from skimage import data, feature, exposure
>>> img = data.coins()
>>> img = exposure.equalize_hist(img)  # improves detection
>>> feature.blob_log(img, threshold = .3)
array([[124.        , 336.        ,  11.88888889],
       [198.        , 155.        ,  11.88888889],
       [194.        , 213.        ,  17.33333333],
       [121.        , 272.        ,  17.33333333],
       [263.        , 244.        ,  17.33333333],
       [194.        , 276.        ,  17.33333333],
       [266.        , 115.        ,  11.88888889],
       [128.        , 154.        ,  11.88888889],
       [260.        , 174.        ,  17.33333333],
       [198.        , 103.        ,  11.88888889],
       [126.        , 208.        ,  11.88888889],
       [127.        , 102.        ,  11.88888889],
       [263.        , 302.        ,  17.33333333],
       [197.        ,  44.        ,  11.88888889],
       [185.        , 344.        ,  17.33333333],
       [126.        ,  46.        ,  11.88888889],
       [113.        , 323.        ,   1.        ]])

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_log。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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