1 皮肤镜毛发去除的目的
根据皮肤镜图片对皮肤病变种类进行分类是一个常规的研究话题,在深度学习时代,会将标注好的数据进行训练,学习皮肤病变的特征,而图片中常常会有毛发干扰,这是我们不需要的特征,也不希望网络学习到这个特征,因此在数据预处理阶段,可以使用一些传统图像处理算法对图像进行处理。
2 方法
- 首先将图像转为灰度
- 定义一个十字的kernel,对灰度图进行黑帽(形态学)操作
- 利用阈值分割得到mask
- 利用opencv的inpaint方法对图像修复
3 代码
import cv2
def DHR(imgpath,outpath):
src = cv2.imread(imgpath)
grayScale = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_RGB2GRAY )
cv2.imwrite("grey.jpg",grayScale)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(10,10))
blackhat = cv2.morphologyEx(grayScale, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)
cv2.imwrite("blackhat.jpg",blackhat)
ret,thresh2 = cv2.threshold(blackhat,10,255,cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imwrite("threshold.jpg",thresh2)
dst = cv2.inpaint(src,thresh2,1,cv2.INPAINT_TELEA)
cv2.imwrite(outpath, dst, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100])
4 结果
依次是原图、灰度图、黑帽操作、mask、利用mask图像修复
![皮肤镜图片毛发去除_第1张图片](http://img.e-com-net.com/image/info8/32d1e0753ec84977befb2c312d4d9f8b.jpg)
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