Python 如何正确选择液滴内部的气泡

这是温迪。图像处理相关问题。 我必须正确地选择气泡，以分析其大小并计算图像序列中的速度

原始图像

图像序列 ////

在这张照片中，最大的形状是一个液滴，液滴内部包含许多微小的气泡

到目前为止，问题是： 1.由于气泡的形状被破坏，因此检测到的轮廓很少。同时，检测到大量的边缘。如何将边缘填充为轮廓（就像硬币一样，我只想要每个气泡的轮廓，而不想要气泡内的线条）

当前进度

编码（检测轮廓）

gray=cv2.imread（“1000.tif”）
模糊=cv2.高斯模糊（灰色，（3,3），0）
边缘=cv2.Canny（模糊，5,60）
cv2.imshow（“边缘”，边缘）
cv2.等待键（0）
轮廓，层次=cv2.findContours（边缘，cv2.RETR\u外部，cv2.RETR\u列表）
img=gray.copy（）
cv2.等高线图（img，等高线-1，（0255），1）
cv2.imwrite（“轮廓.tif”，img）
cv2.imshow（“轮廓”，img）
cv2.等待键（0）

代码（填充孔）

im\u floodfill=sized.copy（）
h、 w=边缘形状[：2]
掩码=np.0（（h+2，w+2），np.uint8）
cv2.泛光填充（im_泛光填充，遮罩，（0,0），255）
im\U泛光填充\U inv=cv2。按位\U not（im\U泛光填充）
im_out=边缘| im_洪水填充_inv
cv2.imshow（“阈值图像”，边缘）
cv2.imshow（“泛光填充图像”，im_泛光填充）
cv2.imshow（“反转泛光填充图像”，im\U泛光填充\U inv）
cv2.imshow（“前景”，im_out）
cv2.等待键（0）
cv2.imwrite（“fill.jpg”，im_out）

结果将是

气泡的速度是我的目标。我尝试将二值图像序列放入Iamgej中，并使用“trackmate”（一种用于自动和半自动粒子跟踪的工具）。它有一个固定的气泡大小设置来跟踪，但是，在我的例子中，气泡的大小是非常不同的，所以有没有任何方法来跟踪气泡移动

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如果这还不够清楚，请让我知道，我可以尝试更具体。谢谢您的时间。

这里是Python/OpenCV中的一种方法

• 读取输入
• 变灰
• 门槛
• 把这些洞填满
• 获取轮廓和最大轮廓（尽管可能只有一个）
• 在输入的副本上绘制轮廓
• 保存结果

输入：

阈值图像：

形态填充图像：

轮廓图像：

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您能否澄清您想要检测和跟踪的是什么？什么是“蒸汽”？我看到一个很大的灰色形状，我看到这个形状里面有气泡。你需要追踪哪一个？嗨，谢谢你的回复。在图片中，最大的形状是一个液滴，液滴内部包含许多微小的气泡。我必须跟踪气泡并分析它们在每张图片中的速度。你总共有多少张图片？也许手动标记会更快更好。最后你需要什么质量？嗨，谢谢你的建议：）你分析的形状是水滴，但我的目标是分析里面的小气泡

import cv2
import numpy as np

# read image
img = cv2.imread('vapor.jpg')

# convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# threshold
#thresh = cv2.threshold(gray,5,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)[1]

# apply close morphology to fill white circles
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (45,45))
thresh_cleaned = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# get largest contour
contours = cv2.findContours(thresh_cleaned, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = contours[0] if len(contours) == 2 else contours[1]
big_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

# draw contour
result = img.copy()
cv2.drawContours(result,[big_contour],0,(0,0,255),1) 

# save image with points drawn
cv2.imwrite('vapor_thresh.jpg',thresh)
cv2.imwrite('vapor_cleaned_thresh.jpg',thresh_cleaned)
cv2.imwrite('vapor_contour.jpg',result)

cv2.imshow("thresh", thresh)
cv2.imshow("thresh_cleaned", thresh_cleaned)
cv2.imshow("contour", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()