在jpeg中测量空白区域

Question

我想要测量一个JPEG图像中白/黄色的数量（可以调整容差）。我正在尝试开发一个质量控制工具，用于检测杏仁的缺陷。这些缺陷是棕色杏仁皮肤上的划痕（如下图所示）。由于这些缺陷是白/黄色的，我希望能够简单地将图像加载到R中，并测量图像中白色区域的数量。然后我可以实验性地确定可接受的水平。所有图像的大小都相同。

- stm027

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哎呀，JPEG。如果你使用光栅图像格式，这不会更容易吗？ - IRTFM

我可以使用任何易于从数码相机上获取的图像格式。 - stm027

Answer 1

卡尔的回答已经解决了99%的问题，这里有一点补充，可以测量图像中白色/接近白色部分的数量：

# Required package
library(jpeg)

# Load and plot data
jpg <- "C:\\my_image.jpg"
my_jpg <- readJPEG(jpg)

# or for stand-alone reproducibility: 
# my_jpg <- readJPEG(system.file("img", "Rlogo.jpg", package="jpeg"))

# have a look at the original image
plot(0:1,0:1,type="n",ann=FALSE,axes=FALSE)
rasterImage(my_jpg,0,0,1,1)
# prints the jpg, just to make sure it's gone in ok

# Following Carl's example, subset each channel to get
# the pixels with white values (ie. close to 1) and make
# non-white pixels black for convienence. As Carl says,
# you'll need to adjust the values from 0.99 for your
# use case 
white_red_channel <- ifelse(my_jpg[,,1] > 0.99, 1,0)
white_green_channel <- ifelse(my_jpg[,,2] > 0.99, 1,0)
white_blue_channel <- ifelse(my_jpg[,,3] > 0.99, 1,0)
# combine channels into array
white <- simplify2array(list(white_red_channel, 
                             white_green_channel, 
                             white_blue_channel))

# plot white/near-white pixels only
plot(0:1,0:1,type="n",ann=FALSE,axes=FALSE)
rasterImage(white, 0, 0, 1, 1)
# looks pretty good, whiter areas on original are highlighted here:

# find proportion of image that is not black
whites <- white_red_channel + white_green_channel + white_blue_channel # sum channels
not_black <- sum(whites > 0) # count pixels that are not black
total_pixels <- ncol(whites) * nrow(whites) # find total number of pixels
not_black / total_pixels # proportion of non-black pixels
[1] 0.01390833

- Ben

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我要使用这个来量化波形中的空白部分。 - Maxwell Chandler

Answer 2

正如BondedDust所建议的那样，将其栅格化会更容易，但无论如何，您需要定义符合缺陷标准的颜色范围（RGB或其他方式）。

请考虑以下内容：

library(jpeg)
foo <- readJPEG('foo.jpeg')  #returns a NxMx3 array

# find qualifiers in each layer for lmit values you chose
badred <-which(foo[,,1] > redlimit, arr.ind=TRUE)
badgreen <-which(foo[,,2] > greenlimit, arr.ind=TRUE)
badblue <-which(foo[,,3] > bluelimit, arr.ind=TRUE)

这给了你三个包含行列索引对的矩阵。找到匹配的对（有一些快速的方法来完成，但我现在自然而然地忘记了：-( ）。或者您可以绘制所有三个矩阵并观察重叠区域：

plot(badred[,1],badred[,2],pch=19,cex=.5,col='red')
points(badgreen[,1],badgreen[,2],pch=19,cex=.5,col='green')
points(badblue[,1],badblue[,2],pch=19,cex=.5,col='blue')

- Carl Witthoft

Answer 3

我建议采取不同的方法。在YCbCR颜色空间中工作。Y通道是黑白白色。如果你只想要白色，可以仅在Y通道中找到。

高Y值=白色。 低Y值=黑色。

我想象一些截止值（超过200）会表示白色。

- user3344003

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好主意，那你能发一点代码吗（例如从RGB转换为YCR的工具）？ - Carl Witthoft

JPEG通常采用YCbCr格式。您需要从YCbCr转换为RGB。这是JPEG中通常使用的转换：http://www.w3.org/Graphics/JPEG/jfif3.pdf - user3344003