Mahotas - 图像中的局部最大值

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局部最大值是指图像中像素或特定区域，其强度或值高于其相邻像素或区域。它表示图像数据中的峰值或高点。

查找局部最大值的一种方法是执行局部邻域分析。对于图像中的每个像素，都会检查其邻域，如果该像素在其邻域内最大，则将其视为局部最大值。

Mahotas 中的图像局部最大值

我们可以使用 **locmax()** 函数在 Mahotas 中找到图像中的局部最大值。它以图像作为输入，并返回一个二进制掩码，其中局部最大值标记为 True 或 1。

Mahotas 中的 local_maxima() 函数使用非最大抑制算法来有效地定位局部最大值。通过检查每个像素及其邻域，该函数确定该像素是否在其局部区域内最大。

此分析允许检测图像数据中的峰值或高点，这对于各种应用（例如特征提取、对象检测和图像分割）都起着重要作用。

非最大抑制算法用于对象检测和边缘检测任务，通过在相邻像素中选择最高强度或响应值来消除冗余和弱检测，从而仅保留局部最大值并抑制非最大值。

使用 locmax() 函数

Mahotas 中的 locmax() 函数用于有效地识别输入图像中的局部最大值。它以灰度或单通道图像作为输入，并返回一个二进制掩码，其中局部最大值标记为 True 或 1。

语法

以下是 mahotas 中 locmax() 函数的基本语法：

mahotas.Locmax(image_name)

其中，**'image_name'** 是输入图像。

示例

以下是查找图像中局部最大值的基本示例：

import mahotas as mh
import numpy as np
from pylab import imshow, show
import matplotlib.pyplot as plt
image = mh.imread('nature.jpeg', as_grey=True)
maxima = mh.locmax(image)
print("Maxima:", maxima)
imshow(maxima)
show()

输出

以下是上述代码的输出：

Maxima: [[ True True True ... True True True]
[ True True True ... True True True]
[ True True True ... True True True]
...
[False False False ... False False False]
[False False False ... False False True]
[ True False True ... False False True]]

显示的图像如下所示：

使用 regmax() 函数

我们也可以使用 Mahotas 中的 regmax() 函数来查找图像中的区域最大值。区域最大值定义为图像中的一点，其强度值高于其在指定区域内所有相邻像素的强度值。

regmax() 函数接受图像作为输入参数，并返回与输入图像大小相同的布尔图像。

以下是 mahotas 中 regmax 函数的基本语法：

regmax(image)

其中，**'image'** 是需要识别区域最大值的灰度或彩色图像。

示例

在这里，我们尝试使用 regmax() 函数在灰度图像的连通区域内查找区域最大值：

import mahotas as mh
def find_local_maxima(image):
   regional_maxima = mh.regmax(image)
   return regional_maxima
image = mh.imread('sun.png', as_grey=True)
local_maxima_points = find_local_maxima(image)
print(local_maxima_points)

输出

上述代码的输出如下：

[[False False False ... False False False]
[False False False ... False False False]
[False False False ... False False False]
...
[False False False ... False False False]
[False False False ... False False False]
[False False False ... True False False]]

彩色图像的区域最大值

我们还可以使用 regmax() 函数在 **彩色** 图像的连通区域内查找区域最大值。

示例

现在，我们尝试使用 regmax() 函数在彩色图像的连通区域内查找区域最大值：

import mahotas as mh
def find_local_maxima(image):
   regional_maxima = mh.regmax(image)
   return regional_maxima
image = mh.imread('tree.tiff')
local_maxima_points = find_local_maxima(image)
print(local_maxima_points)

输出

我们得到如下输出：

[[[False False False]
[ True True True]
[False False False]
...
[False False False]
[False False False]
[False False False]]
.
.
.
[False False False]
[False False False]
[ True False False]]]