Python 如何使用轨迹栏进行交互式图像二值化？
我有一个代码，它给我使用大津阈值的二值图像。我正在为U-Net制作一个数据集，我想尝试不同的算法（全局和局部），以便保存“最佳”图像。下面是我的图像二值化的代码Python 如何使用轨迹栏进行交互式图像二值化？,python,image,opencv,image-processing,computer-vision,Python,Image,Opencv,Image Processing,Computer Vision,我有一个代码，它给我使用大津阈值的二值图像。我正在为U-Net制作一个数据集，我想尝试不同的算法（全局和局部），以便保存“最佳”图像。下面是我的图像二值化的代码 导入cv2 将numpy作为np导入 将skimage.filters导入为筛选器 img=cv2.imread（'math.png'）#读取图像 灰色=cv2.CVT颜色（img，cv2.COLOR_BGR2GRAY）#转换为灰色 平滑=cv2.高斯模糊（灰色，（95,95），0）#模糊 分割=cv2。分割（灰度、平滑、比例=255）
导入cv2
将numpy作为np导入
将skimage.filters导入为筛选器
img=cv2.imread（'math.png'）#读取图像
灰色=cv2.CVT颜色（img，cv2.COLOR_BGR2GRAY）#转换为灰色
平滑=cv2.高斯模糊（灰色，（95,95），0）#模糊
分割=cv2。分割（灰度、平滑、比例=255）#用形态学图像分割灰度
#在这里添加形态学。膨胀、侵蚀、打开、关闭等。
锐化=过滤器。反锐化遮罩（除法，半径=1.5，数量=1.5，多通道=假，保留范围=假）#使用反锐化遮罩锐化
夏普=（255*sharp）.clip（0255）.aType（np.uint8）
thresh=cv2.阈值（夏普，0，255，cv2.thresh_大津）[1]#阈值
cv2.namedWindowcv2.createTrackbarcv2.getTrackbarPos半径数量内核cv2.namedWindow（“跟踪窗口”）
createTrackbar（'param1'，'Tracking Window'，0255，dummy）#dummy只是一个不返回任何值的伪函数
param1=cv2.getTrackbarPos（'param1'，'Tracking Window'）
sn我的解决方案的代码比预期的要长，但它提供了一些奇特的操作可能性。首先，让我们看看实际的窗口： 有滑动条可供选择
- 形态操作（扩张、侵蚀、闭合、开放）
- 结构元素（矩形、椭圆、十字）和
- 内核大小（此处：限制在范围
）1…21
将图像保存为侵蚀\u椭球体\u SLEM\u 11.png。
导入cv2
#收集形态学运算
变形=[cv2.MORPH\u扩张，cv2.MORPH\u侵蚀，cv2.MORPH\u关闭，cv2.MORPH\u打开]
#收集一些文本供以后使用
变形文本={
cv2.MORPH_deplate:“扩张”，
cv2.MORPH_侵蚀：“侵蚀”，
cv2.MORPH_CLOSE:“Closing”，
cv2.MORPH_OPEN:“打开”
}
#收集结构元素
slems=[cv2.MORPH\u RECT，cv2.MORPH\u椭圆，cv2.MORPH\u交叉]
#收集一些文本供以后使用
slem_文本={
cv2.MORPH_RECT:‘矩形SLEM’，
cv2.MORPH_椭圆：“椭球SLEM”，
cv2.MORPH_CROSS:“CROSS SLEM”
}
#收集图像
图像=[…]
#为每个滑块设置最大值
最大变形=len（变形）-1
max_slem=len（slems）-1
max_ks=21
#为每个滑块设置初始值
变形=0
slem=0
ks=1
#设置初始工作映像
温度=无
#设置初始窗口名
title_window='Interactive{}with{}'。格式（morph_text[morph[morph]]，
slem_文本[slems[slem]]
#操纵任何滑块时触发
_轨迹栏上的def（未使用）：
全局图像、ks、变形、slem、临时、标题窗口
#获取当前滑块值
morph=cv2.getTrackbarPos（'Operation'，title\u窗口）
slem=cv2.getTrackbarPos（'slem'，title\u窗口）
ks=cv2.getTrackbarPos（'内核大小'，标题窗口）
#重置窗口名
setWindowTitle（title_窗口，{}与{}交互）。
格式（变形文字[morphs[morph]]，
slem_文本[slems[slem]]）
#获取当前形态操作和结构元素
op=变形[变形]
sl=cv2.getStructuringElement（slems[slem]，（ks，ks））
#实际形态操作
temp=cv2.morphologyEx（image.copy（），op，sl）
#使用当前设置显示操纵的图像
cv2.imshow（标题窗口，温度）
#迭代图像
对于图像中的图像：
#下面是互动部分之前的步骤
# ...
image=cv2.threshold（cv2.cvtColor（image.copy（），cv2.COLOR\u BGR2GRAY），
0，255，cv2.THRESH_OTSU[1]
#这里开始互动部分
cv2.名称窗口（标题窗口）
cv2.createTrackbar（“操作”，标题窗口，变形，最大变形，在轨迹栏上）
cv2.createTrackbar（“SLEM”，标题窗口，SLEM，最大SLEM，在轨道栏上）
createTrackbar（'Kernel size'，title\u window，ks，max\u ks，on\u trackbar）
cv2.setTrackbarMin（“内核大小”，标题窗口，1）
在轨迹栏上（0）
k=cv2.等待键（0）
#每次按q时退出
而k！=ord（'q'）：
#按s键保存图像
如果k==ord（'s'）：
#在交互部分之后，但在保存之前，请执行以下步骤
# ...
filename='{}{}{}.png'\
格式（变形文字[morphs[morph]]，
slem_文本[slems[slem]]，
ks）。替换（“”，“”）
cv2.imwrite（文件名，临时文件）
打印（'将图像保存为{}.'.format（文件名））
#按n键进入下一个图像
elif k==ord（'n'）：
打印（'下一幅图像'）
打破
#如果按下任何其他键，则继续
k=cv2.等待键（0）
#实际退出
如果k==ord（'q'）：
打破