首页3. 构造一幅图像，标记图像轮廓，提取傅里叶描述符，显示原始图像与标记轮廓后的图像。写完整代码，用以下函数import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage import measure

3. 构造一幅图像，标记图像轮廓，提取傅里叶描述符，显示原始图像与标记轮廓后的图像。写完整代码，用以下函数import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage import measure

时间: 2024-12-10 19:51:51 浏览: 70

为了帮助您理解如何使用Python及其相关的库来完成这个任务，我们将分步骤编写代码。首先导入所需的库，然后创建一个简单的图像，接着处理边缘检测、轮廓提取、傅里叶描述符计算以及最后的可视化。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io, color, feature, measure # Step 1: 加载图像 img = io.imread('your_image_path.jpg') # 替换为实际图片路径 gray_img = color.rgb2gray(img) # Step 2: 边缘检测 edges = feature.canny(gray_img, sigma=3) # 使用Canny算子检测边缘 # Step 3: 轮廓提取 contours, _ = measure.find_contours(edges, 0.5, fully_connected='high') # 寻找轮廓线，阈值设置为50%二值化区域 image_with_contours = np.copy(img) for contour in contours: image_with_contours = cv2.drawContours(image_with_contours, [contour], -1, (0, 255, 0), 2) # 绘制轮廓到原图上 # Step 4: 提取傅里叶描述符 descriptor_extractor = feature.local_binary_pattern(gray_img, P=8, R=1, method='uniform') # 创建局部二值模式特征提取器 descriptors = descriptor_extractor[contours[:, :, 0].astype(int)] # 提取轮廓点对应的LBP描述符 # Step 5: 显示原始图像与标记轮廓后的图像 fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) axs[0].imshow(gray_img, cmap='gray') axs[0].set_title('Original Image with Canny Edges') axs[1].imshow(image_with_contours, cmap='gray') axs[1].set_title('Image with Contours and LBP Descriptors') plt.tight_layout() plt.show()

阅读全文