图像处理——阈值分割

电玩女神 2024-03-31 10:12 88阅读 0赞

### ①读取图像brain1.png，设置如图1所示的种子点（可使用鼠标获取其大致的坐标位置）；   ②lower设置为40；   ③upper分别设置为80, 85, 90，对比显示原始图像及不同upper阈值分割的图像 ###

#### brain1.png ####

![d2bac349b54d4f36adf7181dc593a03f.png][]

#### 实验代码： ####

import SimpleITK as sitk
    import cv2
    import matplotlib.pyplot as plt
    img_cv = cv2.imread('brain.png')
    img = cv2.cvtColor(img_cv, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img_new = sitk.GetImageFromArray(img_gray)
    seedList = (210,213)
    
    img1 = sitk.ConnectedThreshold(img_new, [seedList], 40, upper=80)
    img2 = sitk.ConnectedThreshold(img_new, [seedList], 40, upper=85)
    img3 = sitk.ConnectedThreshold(img_new, [seedList], 40, upper=90)
    img11 = sitk.GetArrayViewFromImage(img1)
    img22 = sitk.GetArrayViewFromImage(img2)
    img33 = sitk.GetArrayViewFromImage(img3)
    
    
    images = [img_gray, img11, img22, img33]
    titles = ['original', 'upper=80', 'upper=85', 'upper=90']
    
    plt.figure(figsize=(8, 8))
    for i in range(4):
        plt.subplot(2,2,i+1),plt.imshow(images[i],cmap='gray'),plt.title(titles[i]),plt.axis('off')
    plt.show()

#### 运行结果： ####

![b84ac516de4c4bbca25fca3f328700d0.png][]

[d2bac349b54d4f36adf7181dc593a03f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/834b14aae10c43128b5237197e2b0498.png
[b84ac516de4c4bbca25fca3f328700d0.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/f00d2db598ba469aa8a1442359c335c5.png

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