Working with Images and Text QUIZ
Здравейте,
Имам въпрос относно тази задача на Quiz-а.
Morphology
2.0 points possible (graded)
Read the blue (third) channel of the hamburger image. Perform binary opening on this channel. You can use skimage. Use a 3x3 square as the structuring element.
This will return a boolean array which you can convert to numbers. Optionally, display the resulting image.
How many white pixels does the resulting image contain?
Не е оказано какъв да бъде трешхолда за бинарно разпределение на пикселите, а в зависимост от това зависи колко ще са белите пискели след като се направи опенинг. По подразбиране съм разделил хамбургера на 2 равни части, т.е. >= 128. Някой да каже дали пропускам нещо по условието?
Почти две години по късно тъкмо се чудех коя функция да ползвам :) благодаря за съвета
Прддполагам това е правилния начин за binary opening on this channel using a 3x3 square
from skimage.morphology import binary_opening
from skimage.morphology import square
blue_chanel_binary = binary_opening(image=burger_blue_channel, selem = square(3))
Благодаря. как обаче накрая преброявате колко са белите пиксели в резултатното изображение?
Аз дотук, водейки се от лекцията съм написала това:
In:
threshold = 128
In: is_smaller = blue <= threshold
In: is_smaller
Out: array([[ True, True, True, ..., True, True, True], [ True, True, True, ..., True, True, True], [ True, True, True, ..., True, True, True], ..., [ True, True, True, ..., True, True, True], [ True, True, True, ..., True, True, True], [ True, True, True, ..., True, True, True]])
In: blue [is_smaller] = 0
In: blue [~is_smaller] = 1
In: blue
Out: array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], ..., [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)
Във върнатия от binary_opening речник True - са белите пиксели False - са черните
unique, counts = np.unique(blue_chanel_binary, return_counts=True)
dict(zip(unique, counts))
По този начин виждам кои колко са
Благодаря много! Успех! :)