基于图像/接缝去除python/scipy的二维曲线估计

2024-03-19 07:19:35 发布

您现在位置:Python中文网/ 问答频道 /正文

我正在从缝合图像中去除接缝。我已经通过这个链接https://biop.epfl.ch/pdf/ASSEMBLY_poster.pdf并尝试实现。如何从RGB图像中估计拟合抛物线,需要从原始图像中减去。我知道我可以使用scipy的曲线拟合,但我不知道如何传递扩展数据和ydata。到目前为止我所知道的,扩展数据将包含图像坐标(I,j),而ydata将包含强度级别,我很困惑。 我在这里附上我的代码,检查一下。在

import cv2
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt

im1=cv2.imread("images/images/image_495.jpg",0)
value=[]
for i in range(im1.shape[0]):
    for j in range(im1.shape[1]):
        value.append(im1[i][j])
x=list(range(im1.shape[0]))
y=list(range(im1.shape[1]))
def fun(data,a,b,c,d):
    x,y = data
    f=a*(x**2)+b*x+d*(y**2)+e*y+c
    return f 
z=np.array(value)
popt,pcov=curve_fit(fun,np.hstack((x,y)),z,p0=[1,1,1,1])

如何传递图像坐标的x,y数据,len(x)和len(y)是不同的。在


Tags: 数据图像importpdfvalueasnprange