基于Python3.6和Opencv3的活动轮廓模型--CV模型

基于Python3.6和Opencv3的活动轮廓模型--CV模型，见博客http://blog.csdn.net/dingkeyanlail/article/details/78689689

#coding:utf-8
import sys
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import math
from pylab import*

Image = cv2.imread（‘1.bmp‘1）  #读入原图
image = cv2.cvtColor（Imagecv2.COLOR_BGR2GRAY）
img=np.array（imagedtype=np.float64） #读入到np的array中，并转化浮点类型

#初始水平集函数
IniLSF = np.ones（（img.shape[0]img.shape[1]）img.dtype） 
IniLSF[30:8030:80]= -1 
IniLSF=-IniLSF 

#画初始轮廓
Image = cv2.cvtColor（Imagecv2.COLOR_BGR2RGB） 
plt.figure（1）plt.imshow（Image）plt.xticks（[]） plt.yticks（[]）   # to hide tick values on X and Y axis
plt.contour（IniLSF[0]color = ‘b‘linewidth=2）  #画LSF=0处的等高线
plt.draw（）plt.show（block=False） 

def mat_math （intputstr）:
    output=intput 
    for i in range（img.shape[0]）:
        for j in range（img.shape[1]）:
            if str==“atan“:
                output[ij] = math.atan（intput[ij]） 
            if str==“sqrt“:
                output[ij] = math.sqrt（intput[ij]） 
    return output 

#CV函数
def CV （LSF img mu nu episonstep）:

    Drc = （epison / math.pi） / （epison*epison+ LSF*LSF）
    Hea = 0.5*（1 + （2 / math.pi）*mat_math（LSF/epison“atan“）） 
    Iy Ix = np.gradient（LSF） 
    s = mat_math（Ix*Ix+Iy*Iy“sqrt“） 
    Nx = Ix / （s+0.000001） 
    Ny = Iy / （s+0.000001） 
    MxxNxx =np.gradient（Nx） 
    NyyMyy =np.gradient（Ny） 
    cur = Nxx + Nyy 
    Length = nu*Drc*cur 

    Lap = cv2.Laplacian（LSF-1） 
    Penalty = mu*（Lap - cur） 

    s1=Hea*img 
    s2=（1-Hea）*img 
    s3=1-Hea 
    C1 = s1.sum（）/ Hea.sum（） 
    C2 = s2.sum（）/ s3.sum（） 
    CVterm = Drc*（-1 * （img - C1）*（img - C1） + 1 * （img - C2）*（img - C2）） 

    LSF = LSF + step*（Length + Penalty + CVterm） 
    #plt.imshow（s cmap =‘gray‘）plt.show（） 
    return LSF 

#模型参数
mu = 1 
nu = 0.003 * 255 * 255 
num = 20 
epison = 1 
step = 0.1 
LSF=IniLSF 
for i in range（1num）:
    LSF = CV（LSF img mu nu episonstep） #迭代
    if i % 1 == 0:    #显示分割轮廓
        plt.imshow（Image）plt.xticks（[]） plt.yticks（[]）  
        plt.contour（LSF[0]colors=‘r‘linewidth=2） 
        plt.draw（）plt.show（block=False）plt.pause（0.01） 




















#kernel = cv2.getStructuringElement（cv2.MORPH_RECT（5 5））#定义结构元素
#closed = cv2.morphologyEx（img cv2.MORPH_CLOSE kernel）#闭运算

#img_=cv2.cvtColor（img cv2.COLOR_BGR2RGB）
#plt.imshow（img_）
#plt.xticks（[]） plt.yticks（[]）  # to hide tick values on X and Y axis
#plt.show（）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件     142182  2017-04-14 16:23  1.bmp

     文件       2550  2017-12-01 18:02  CV.py

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               144732                    2