Сочетание масок

Question

Я пытаюсь получить изображение, в котором все, кроме нескольких цветных объектов, выделено серым цветом, как показано здесь:

Мое оригинальное изображение выглядит так (цвета колпачков немного отличаются от приведенного выше):

Я попытался применить пороговый процесс, а затем преобразовать изображение в двоичную форму, что дало мне следующий результат (маска слева, результат умножения справа):

И сейчас я пытаюсь объединить все эти маски. Должен ли я использовать if цикл, чтобы объединить его в одно изображение или есть лучший способ? Я пытался с помощью (&,&,&) но это превратилось в черные изображения.

Answer 1

Ваше исходное изображение имеет 7 отдельных областей: 5 разноцветных кончиков, кисть и фон. Тогда возникает вопрос, как мы игнорируем стену и руку, которые оказываются двумя самыми большими регионами, и сохраняем только цвет кончиков.

Если ваша лицензия MATLAB позволяет, я бы рекомендовал использовать приложение Color Thresholder (colorThresholder), что позволяет найти подходящее представление цветов в вашем изображении. Экспериментируя с этим, я могу сказать, что L*a*b* Цветовое пространство обеспечивает хорошее разделение между областями / цветами:

https://stackru.com/images/2af1bccfca9efce 368fa35c62b8c8f554920e777.png

Затем мы можем экспортировать эту функцию, получая следующее:

function [BW,maskedRGBImage] = createMask(RGB)
%createMask  Threshold RGB image using auto-generated code from colorThresholder app.
%  [BW,MASKEDRGBIMAGE] = createMask(RGB) thresholds image RGB using
%  auto-generated code from the colorThresholder app. The colorspace and
%  range for each channel of the colorspace were set within the app. The
%  segmentation mask is returned in BW, and a composite of the mask and
%  original RGB images is returned in maskedRGBImage.

% Auto-generated by colorThresholder app on 25-Dec-2018
%------------------------------------------------------


% Convert RGB image to chosen color space
I = rgb2lab(RGB);

% Define thresholds for channel 1 based on histogram settings
channel1Min = 0.040;
channel1Max = 88.466;

% Define thresholds for channel 2 based on histogram settings
channel2Min = -4.428;
channel2Max = 26.417;

% Define thresholds for channel 3 based on histogram settings
channel3Min = -12.019;
channel3Max = 38.908;

% Create mask based on chosen histogram thresholds
sliderBW = (I(:,:,1) >= channel1Min ) & (I(:,:,1) <= channel1Max) & ...
  (I(:,:,2) >= channel2Min ) & (I(:,:,2) <= channel2Max) & ...
  (I(:,:,3) >= channel3Min ) & (I(:,:,3) <= channel3Max);
BW = sliderBW;

% Invert mask
BW = ~BW;

% Initialize output masked image based on input image.
maskedRGBImage = RGB;

% Set background pixels where BW is false to zero.
maskedRGBImage(repmat(~BW,[1 1 3])) = 0;

end

Теперь, когда у вас есть маска, мы можем легко преобразовать исходное изображение в оттенки серого, скопировать его по 3- ^му измерению, а затем взять цветные пиксели из исходного изображения с помощью логической индексации:

function q53922067
img = imread("https://stackru.com/images/1dae40796f40c333ec85df6855531c4453c846bc.jpg");

% Image segmentation:
BW = repmat( createMask(img), 1, 1, 3 ); % Note that this is the function shown above

% Keeping the ROI colorful and the rest gray:
gImg = repmat( rgb2gray(img), 1, 1, 3 ); % This is done for easier assignment later
gImg(BW) = img(BW);

% Final result:
figure(); imshow(gImg);
end

Который дает:

Answer 2

Чтобы комбинировать маски, используйте | (поэлементное логическое ИЛИ), а не & (логическое И).

mask = mask1 | mask2 | mask3;