Matplotlib 与numpy实现图像分割叠加

介绍

Matplotlib是Python的一个绘图库，可用于创建各种静态、动态、交互式图表和图形用户界面。然而，Matplotlib并没有提供图像分割的功能，但我们可以利用它与numpy的灵活性来完成此任务。本文将介绍如何使用Matplotlib和numpy实现图像分割的叠加。

图像分割的原理

首先，让我们来了解一下什么是图像分割。图像分割是指将数字图像细分成多个部分或区域的过程。其目标是将图像分成具有独特特征的连续区域，例如具有相似颜色，亮度或纹理的区域。图像分割可用于许多应用程序，例如计算机视觉和医学图像处理。

常见的图像分割算法包括阈值分割，边缘分割，半监督分类分割和基于区域的分割等。本文中，我们将利用numpy中的数组操作和Matplotlib中的可视化工具实现基于区域的图像分割。

实现步骤

我们将使用一张著名的Lena图像作为示例图像。Lena是一个512×512像素的标准试验图像。

首先，我们要加载图像并将其转换为灰度图像。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from skimage import io, color

image = io.imread('lena.png')
gray = color.rgb2gray(image)

接下来，我们将使用numpy的函数对图像进行分割。对于基于区域的分割，通常使用的是阈值方法。在这里，我们将使用自适应阈值分割（Adaptive Thresholding Segmentation）。这种分割方法采用不同的阈值来处理不同区域的图像。

from skimage.filters import threshold_local

block_size = 35
adaptive_thresh = threshold_local(gray, block_size, method='gaussian')

binary_adaptive = gray > adaptive_thresh

这里，我们使用了skimage库的阈值函数。我们将图像分成一个由一系列大小为35×35像素的块组成的网格，并根据每个块内像素灰度值的局部高斯分布计算局部阈值。

接下来，我们要将分割后的二进制图像叠加到原始图像上。我们将使用Matplotlib的imshow函数来可视化叠加后的结果。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))

ax.imshow(image, cmap='gray')
ax.imshow(binary_adaptive, cmap='jet', alpha=0.5)

这里，我们使用alpha参数来控制二进制图像的透明度。这会允许我们在同一张图中直观地显示原始图像和分割结果。在这里，我们使用颜色映射“jet”来可视化二进制图像。

完整的示例代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from skimage import io, color
from skimage.filters import threshold_local

image = io.imread('lena.png')
gray = color.rgb2gray(image)

block_size = 35
adaptive_thresh = threshold_local(gray, block_size, method='gaussian')

binary_adaptive = gray > adaptive_thresh

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))

ax.imshow(image, cmap='gray')
ax.imshow(binary_adaptive, cmap='jet', alpha=0.5)

plt.show()