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python - 如何让我的代码使用 python 和枕头识别 2 个圆圈（2 个圆圈，一个用白色填充，一个用黑色填充）之间的区别？

问题描述

我有2张图片，

1-带有黑色笔划的白色圆圈

2- 带有黑色笔划的黑色圆圈

我想比较这两个图像并确定两者都有相同的圆圈但填充不同我应该只使用 python 和枕头

我已经尝试过几种方法，例如边缘检测，但是每当我尝试重新调整图片以进行边缘检测时，新图像都会显示为空

from PIL import Image, ImageDraw
import numpy as np
from math import sqrt

# Load image:
input_image = Image.open("input.png")
input_pixels = input_image.load()
width, height = input_image.width, input_image.height

# Create output image
output_image = Image.new("RGB", input_image.size)
draw = ImageDraw.Draw(output_image)

# Convert to grayscale
intensity = np.zeros((width, height))
for x in range(width):
    for y in range(height):
        intensity[x, y] = sum(input_pixels[x, y]) / 3

# Compute convolution between intensity and kernels
for x in range(1, input_image.width - 1):
    for y in range(1, input_image.height - 1):
        magx = intensity[x + 1, y] - intensity[x - 1, y]
        magy = intensity[x, y + 1] - intensity[x, y - 1]

        # Draw in black and white the magnitude
        color = int(sqrt(magx**2 + magy**2))
        draw.point((x, y), (color, color, color))

output_image.save("edge.png")

预期结果是两张图片都将被灰度化，只有圆形边缘标记为白色

实际结果为空黑色图像（好像看不到边缘）

标签： pythonpython-imaging-library

解决方案

好吧，如果您想要的只是图像中的边缘检测，那么您可以尝试使用Sobel 算子或其等价物。

from PIL import Image, ImageFilter

image = Image.open(r"Circle.png").convert("RGB")
image = image.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
image.save(r"ED_Circle.png")

上面的代码接受输入图像，将其转换为RGB模式（某些图像具有P模式，不允许边缘检测，因此转换为 RGB）。然后通过 找到其中的边image.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)。

样本输入图像（黑色圆圈的黑色边框）： -

在此处输入图像描述

通过python程序处理后的输出：-

在此处输入图像描述

示例图像 2（带黑色边框的白色圆圈）：-

在此处输入图像描述

通过python程序处理后的输出：-

在此处输入图像描述

在上面的示例中，两个输入图像的大小相同，其中的圆圈也具有相同的尺寸，两者之间的唯一区别是，一个在黑色边框内有一个白色圆圈，另一个有一个黑色边框内的黑色圆圈。

由于圆圈的尺寸相同，因此将它们通过边缘检测过程会得到相同的结果。

笔记：-

  • 在问题中，您想要白色的圆形边缘，其余部分为灰度。这不是边缘检测的最佳选择。白色和黑色是相反的，因此如果图像的样本空间由这两种颜色组成，则可以很容易地识别边缘。即使那样，如果您想要灰度而不是黑色，那么您可以简单地将图像的每个黑色像素更改为灰色像素，或者满足您需要的东西
  • 上述边缘检测的结果是相同的，因为边界的大小可以忽略不计。如果边框较宽（笔画），则当处理在带有黑色边框的白色圆圈上完成时，边缘检测将创建一个以上的白色边框。你可以通过让程序忽略内部边缘而只考虑最外面的边缘来解决这个问题。

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