如何在图像中识别相似强度的相邻像素？

Question

我有一张如下所示的图片，并且我已经为该图片创建了mask（红点是由mask生成的）。mask中的点理想情况下应该覆盖图像上所有黑点，但由于每个黑色补丁只有一个坐标，因此生成的图像看起来像下面给出的。

如何识别周围的像素（灰色和浅黑色）并将它们标记为well？是否有任何可以查找和实现的方法或方法。

- Roshan Joe Vincent

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你似乎想要填充相邻的灰色区域，是吗？ - Mark Setchell

Answer 1

如果我理解正确，您想将所有周围的灰色和暗色像素转换为红色。如果是这样，这里有一个使用OpenCV的方法。思路是加载图像，转换为灰度图像，然后Otsu阈值处理以获得一个1通道的二进制图像。这将给我们一个掩模，在掩模上我们可以使用np.where来使白色像素变成红色像素。这是结果:

二进制掩模

结果

import cv2
import numpy as np

# Load image, grayscale, Otsu's threshold
image = cv2.imread('1.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]

# Color pixels red where there are white pixels on the mask
image[np.where(thresh==255)] = [0,0,255]

# Display
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey()

- nathancy