使用Numpy和Matplotlib叠加图像分割

前言

图像处理是计算机视觉的重要组成部分，图像分割是其中的一项重要技术。图像分割是将一副图像划分为多个区域，每个区域内的像素具有相似的特征。本文介绍如何使用Python的Numpy和Matplotlib库实现叠加图像分割。

环境准备

为了运行本文提供的代码，需要以下环境：

Python 3.x
Numpy库
Matplotlib库

可以在命令行或Anaconda Prompt中安装以上环境：

pip install numpy
pip install matplotlib

图像分割

在图像分割中，常用的方式是使用阈值法。简单来说，阈值法将图像像素的灰度值按照一定的规则分为不同的类别，从而实现图像分割。以下是使用阈值法对一幅带有噪声的图像进行分割的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成带有噪声的图像
im = np.zeros((512, 512))
im[100:400, 100:400] = 1
im += 0.25 * np.random.standard_normal((512, 512))

# 对图像进行分割
thresh = 0.5
seg = (im > thresh).astype(np.float)

# 显示原图和分割图
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
axes[0].imshow(im, cmap="gray")
axes[0].set_title("原图")
axes[1].imshow(seg, cmap="gray")
axes[1].set_title("分割图")
plt.show()

上述代码中，我们首先生成了一个512×512大小的黑色图像，并在其中某个矩形区域内添加噪声。然后使用阈值法对图像进行分割，并显示原图和分割图。

叠加分割图像

在实际应用中，常常需要将分割后的图像叠加在原图上，以便于观察分割结果。以下是如何叠加分割后的图像代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

# 生成带有噪声的图像
im = np.zeros((512, 512))
im[100:400, 100:400] = 1
im += 0.25 * np.random.standard_normal((512, 512))

# 对图像进行分割
thresh = 0.5
seg = (im > thresh).astype(np.float)

# 叠加分割后的图像
cmap = ListedColormap(["black", "red"])
seg_on_im = cmap(seg)
img = np.dstack((im, im, im))
seg_on_img = (1 - seg) * img + seg_on_im

# 显示原图和叠加分割图
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
axes[0].imshow(im, cmap="gray")
axes[0].set_title("原图")
axes[1].imshow(seg_on_img)
axes[1].set_title("叠加分割图")
plt.show()

上述代码中，我们首先生成了一个512×512大小的黑色图像，并在其中某个矩形区域内添加噪声。然后使用阈值法对图像进行分割。接着，我们定义了一个颜色映射（cmap）来将二值的分割图像（只含0和1的数组）映射为黑色和红色的图像。接下来，我们将分割图叠加在原图上，即将分割图画在一个黑白原图的RGB通道上，使得原图像素与分割图像素非重叠部分为原图，重叠部分为分割图像素。最后显示原图与叠加分割图。