python - 计算图像两半的像素比

Question

我正在尝试计算沿图像质心垂直和水平分割的两半图像的像素比。目的是查看图像的对称/不对称程度。下面是代码、原始图像和显示我正在尝试做的事情的图像。

到目前为止，我已经对图像进行了阈值处理，围绕其周边创建了一个轮廓，填充了该轮廓，并计算并标记了质心。

我一直在研究如何 (a) 将轮廓一分为二，以及 (b) 计算轮廓图像两半之间的像素比(仅黑色部分)。感谢您的任何建议和/或帮助。

# import packages
import argparse
import imutils
import cv2

# construct argument parser
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
    help="path to the input image")
args = vars(ap.parse_args())

# load the image
image = cv2.imread(args["image"])

# convert it to grayscale
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# threshold the image
(T, threshInv) = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# find outer contour of thresholded image
cnts = cv2.findContours(threshInv.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)

# loop over the contour/s for image moments
for c in cnts:
    #  compute the center of the contour
    M = cv2.moments(c)
    #  calculate the centroid
    cX = int(M["m10"] / M["m00"])
    cY = int(M["m01"] / M["m00"])

# draw and fill the contour on the image
cv2.drawContours(image, [c], -1, (0, 0, 0), thickness=cv2.FILLED)

# draw the centroid on the filled contour
cv2.circle(image, (cX, cY), 7, (255, 0, 0), -1)

# show the image
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)

原图:

目标:

Answer 1

第 1 部分:

图片可以分别裁剪如下图

top_half = image[0:cY, :]
bottom_half = image[cY:, :]

left_half = image[:, 0:cX]
right_half = image[:, cX:]

第 2 部分:

为了计算比率，我们只取上述 4 个裁剪图像中的任何一个 channel 。该 channel 将是一个二值图像，仅由白色 (255) 像素和黑色 (0) 像素组成。我们将计算每一半中黑色像素的数量并划分:

top_half = top_half[:,:,1]
bottom_half = bottom_half[:,:,1]
left_half = left_half[:,:,1]
right_half = right_half[:,:,1]

以上均为单 channel 图像

top_bottom_ratio = int(np.size(top_half) - np.count_nonzero(top_half)/np.size(bottom_half) - np.count_nonzero(bottom_half)

np.size() 给出图像中的像素总数

np.count_nonzero() 给出白色像素的数量

你可以做同样的事情来找到左右两半之间的比例