LoslegenKostenlos starten

Konturen von Formen

In dieser Übung finden wir die Kontur eines Pferdes.

Dafür verwenden wir ein binarisiertes Bild aus dem data-Modul von scikit-image. Binarisierte Bilder lassen sich mit diesem Algorithmus leichter verarbeiten, wenn Konturen gesucht werden. Denk daran, dass die Kontursuche nur 2D-Bildarrays unterstützt.

Sobald die Kontur erkannt wurde, zeigen wir sie zusammen mit dem Originalbild an. So kannst du prüfen, ob unsere Analyse korrekt war!

show_image_contour(image, contours) ist eine vorab geladene Funktion, die das Bild mit allen gefundenen Konturen mit Matplotlib anzeigt.

Form eines Pferdes in Schwarz-Weiß

Denk daran, dass du die Funktion find_contours() aus dem measure-Modul verwenden kannst, indem du das schwellenwertbasierte Bild und einen konstanten Wert übergibst.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Bildverarbeitung mit Python</Kurs>
Kurs ansehen

Übungsanweisungen

  • Importiere die Daten und das für die Konturerkennung benötigte Modul.
  • Hole das im Kontextbereich gezeigte Pferdebild.
  • Finde die Konturen des Pferdebilds mit einem konstanten Level-Wert von 0,8.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Import the modules
from skimage import ____, ____

# Obtain the horse image
horse_image = ____.horse()

# Find the contours with a constant level value of 0.8
contours = measure.____(____, ____)

# Shows the image with contours found
show_image_contour(horse_image, contours)
Code bearbeiten und ausführen