Python图像处理（6）：分离土壤与植物

快乐虾

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下面尝试分离图片中的土壤与植物，目标是取得绿色植物图像，将土壤背景变为黑色。测试图像：

首先使用2g-r-b得到一个灰度图及其直方图：

# -*- coding: utf-8 -*- 
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# 使用2g-r-b分离土壤与背景

src = cv2.imread('f:\\tmp\\cotton.jpg')
cv2.imshow('src', src)

# 转换为浮点数进行计算
fsrc = np.array(src, dtype=np.float32) / 255.0
(b,g,r) = cv2.split(fsrc)
gray = 2 * g - b - r

# 求取最大值和最小值
(minVal, maxVal, minLoc, maxLoc) = cv2.minMaxLoc(gray)

# 计算直方图
hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [minVal, maxVal])
plt.plot(hist)
plt.show()

cv2.waitKey()

原来在计算直方图之前都先把它转换为u8的类型，现在看起来完全是多余的！只需要给出级数和最大最小值就可以了！

最后得到了2g-r-b的直方图：

再用OTSU对2g-r-b的灰度图进行二值化：

# 转换为u8类型，进行otsu二值化
gray_u8 = np.array((gray - minVal) / (maxVal - minVal) * 255, dtype=np.uint8)
(thresh, bin_img) = cv2.threshold(gray_u8, -1.0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow('bin_img', bin_img)

然后就得到了一个很好的二值图像：

以此为掩码得到彩色的植株图像：

# 得到彩色的图像
(b8, g8, r8) = cv2.split(src)
color_img = cv2.merge([b8 & bin_img, g8 & bin_img, r8 & bin_img])

看看结果：

基本符合我们的预期。