如何使用python來計算噪點圖像暗區的百分比

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這裏我上傳了一張非常嘈雜的圖像。和在圖像中有一些黑暗的地方。有沒有辦法使用python來做圖像處理並計算黑暗區域的百分比？如何使用python來計算噪點圖像暗區的百分比

noise x-ray image

來源

2017-09-25 Forrest

我不知道確切的要求，所以讓我正式一點我在這個問題有限的描述可知：

要求：

對於一些灰度我們想計算像素總數的百分比，強度值低於某個閾值的像素數量，如t

假設您已將圖像加載到一個numpy數組中，您可以簡單地計算像素總數，其中亮度值爲< t併除以總像素數。

num_dark_px = sum(img[img < t]) 
num_total_px = img.shape[0] * img.shape[1] 
dark_area_pcnt = num_dark_px/num_total_px

如果還有其他目標，請指定有關該問題的更多信息。

來源

2017-09-25 23:21:19

謝謝！對不起，我沒有說清楚。在我提供的圖像中，有一些區域比其餘區域更暗。並且由於圖像是噪聲，因此您的方法會計算許多實際上不屬於較暗區域的像素。所以我想問問是否有方法來識別那些較暗的區域，然後計算百分比。 – Forrest

我不熟悉哪種技術可以幫助去除這幅醫學圖像，噪音的類型/來源的知識有助於決定這一點。但是，您可以先嚐試一些簡單的方法，例如使用高斯濾波器「平滑」圖像，然後按照相同的方法計算「黑暗」像素。這將粗略估計我所瞭解的您正在尋找的東西。更復雜的方法可能包括諸如去噪/平滑之後連接的組件，然後評估黑暗像素的百分比。 –

感謝您的幫助。高斯濾波器有幫助，然後設置一個鉗位極限，高於某個值將像素設置爲1並將其設置爲0，然後粗略計算百分比 – Forrest

如何使用python來計算噪點圖像暗區的百分比

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