OpenCV - Conserver uniquement des blobs marqués en python

Question

J'ai un problème morphologique que je tente de résoudre en utilisant OpenCV. J'ai deux images.

1. Masque
2. Graine

Dans l'image de masque essaie de ne retenir que les blobs marqués par une image de semences et d'éliminer le reste.

Sous Je suis annonce le masque et l'image graine

Masque Image:

Seed Image:

Pour illustrer davantage un problème que j'ai zoomé dans l'image et a créé une sous-parcelle. Dans cet exemple, le tracé sur votre droite est l'image de la graine, le tracé à gauche est l'image du masque. À la fin de l'opération, je voudrais avoir le blob en forme de trompe d'éléphant sur la gauche comme le résultat est marqué par les coordonnées de la graine (à gauche).

Les opérations au niveau des bits ne me donneront que des zones de chevauchement entre le germe et le gabarit (le résultat est le même gob de forme carrée). Une solution possible est d'utiliser l'ouverture par reconstruction, cependant OpenCV n'en a pas d'implémentation.

OpenCV - Is there an implementation of marker based reconstruction in opencv

Tous les pointeurs sont appréciés!

Answer 1

Très bien, Merci à tous ceux qui ont pris le temps de voir cet article. Je n'ai pas réussi à trouver une solution à ce problème particulier dans OpenCV. J'ai donc eu recours à la bibliothèque PYMORPH.

https://pythonhosted.org/pymorph/

La fonction Inf-reconstruction fait exactement ce que je voulais.

pymorph.infrec (f, g, Bc = {3x3} croisées)

infrec crée l'image y par un nombre infini d'itérations récursives (itérations jusqu'à ce que la stabilité) de la dilatation de f par Bc conditionnés à g . Nous disons que y est l'inf-reconstruction de g à partir du marqueur f. Pour les algorithmes et les applications, voir Vinc: 93b.

Paramètres:
f: Image de marqueur (grise ou binaire). g: Image de conditionnement (grise ou binaire). Bc: élément de structure de connectivité (par défaut: croix 3x3). Retours:
y: Image

Espérons que cela aidera d'autres personnes à franchir des obstacles similaires.

Merci