Python: scikit-image Blob detection

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這個用例主要介紹利用三種演算法對含有blob的映像進行檢測。blob 或者叫斑點，就是在一幅映像上，暗背景上的亮地區。或者亮背景上的暗地區，都能夠稱為blob。

主要利用blob與背景之間的對照度來進行檢測。

這個用例介紹了三種演算法;

Laplacian of Gaussian (LoG)
這是速度最慢，可是最準確的一種演算法。簡單來說，就是對一幅圖先進行一系列不同尺度的高斯濾波，然後對濾波後的映像做Laplacian運算。將全部的映像進行疊加。局部最大值就是所要檢測的blob，這個演算法對於大的blob檢測會非常慢，還有就是該演算法適合於檢測暗背景下的亮blob。

Difference of Gaussian (DoG)
這是LoG演算法的一種高速近似，對映像進行高斯濾波之後，不做Laplacian運算，直接做減法。相減後的圖做疊加。找到局部最大值，這個演算法的缺陷與LoG相似。

Determinant of Hessian (DoH)
這是最快的一種演算法，不須要做多尺度的高斯濾波，運算速度自然提升非常多，這個演算法對暗背景上的亮blob或者亮背景上的暗blob都能檢測。

缺點是小尺寸的blob檢測不準確。

P.S. LoG 和 DoG 假設想檢測亮背景上的暗blob，能夠將映像做反相，這樣亮背景就變成了暗背景，而暗blob就變成了亮blob，然後就能夠用這兩個演算法了，檢測完之後再反回來就好了。

from matplotlib import pyplot as pltfrom skimage import datafrom skimage.feature import blob_dog, blob_log, blob_dohfrom math import sqrtfrom skimage.color import rgb2grayimage = data.hubble_deep_field()[0:500, 0:500]image_gray = rgb2gray(image)plt.imshow(image)blobs_log = blob_log(image_gray, max_sigma=30, num_sigma=10, threshold=.1)# Compute radii in the 3rd column.blobs_log[:, 2] = blobs_log[:, 2] * sqrt(2)blobs_dog = blob_dog(image_gray, max_sigma=30, threshold=.1)blobs_dog[:, 2] = blobs_dog[:, 2] * sqrt(2)blobs_doh = blob_doh(image_gray, max_sigma=30, threshold=.01)blobs_list = [blobs_log, blobs_dog, blobs_doh]colors = [‘yellow‘, ‘lime‘, ‘red‘]titles = [‘Laplacian of Gaussian‘, ‘Difference of Gaussian‘,          ‘Determinant of Hessian‘]sequence = zip(blobs_list, colors, titles)fig,axes = plt.subplots(1, 3, sharex=True, sharey=True, subplot_kw={‘adjustable‘:‘box-forced‘})axes = axes.ravel()for blobs, color, title in sequence:    ax = axes[0]    axes = axes[1:]    ax.set_title(title)    ax.imshow(image, interpolation=‘nearest‘)    for blob in blobs:        y, x, r = blob        c = plt.Circle((x, y), r, color=color, linewidth=2, fill=False)        ax.add_patch(c)plt.show()

參考來源： http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/

原圖：

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Python: scikit-image Blob detection