Порог дома (154 фото) – фото

Крыльцо в частном доме

Ступени для крыльца

Крыльцо для частного дома без ступеней

Крыльцо полукругом

Полукруглые ступени для крыльца

Клинкерная плитка 30 на 30

Полукруглые ступени для крыльца

Полукруглые ступени для крыльца

Бетонное крыльцо

Красивая лестница крыльцо

Крылтцодля частного дома

Полукруглые ступени для крыльца

Крыльцо из бетона

Уличные ступеньки в дом

Ступеньки от калитки

Входная лестница в частный дом

Крыльцо перед домом

Входные ступеньки

Круглые ступеньки

Stroeher крыльцо

Пороги на крыльцо

Gresmanc Rodamanto

Порожки в частном доме из бетона

Штроер 825

Порожки в дом маленькие

Дорожка от калитки к дому

Круглое крыльцо для частного дома

Нескользкие лестницы с 3

Полукруглые ступени плитка

Клинкер exagres Manhattan Red

Крыльцо из бетона

Ступеньки в частный дом входные

Ступеньки для крыльца из бетона

Порог на крыльце в частном доме

Крыльцо на даче из бетона

Ступеньки к дому из бетона

Входная лестница из камня

Ступеньки в частный дом

Бетонные ступени для крыльца

Лестница на террасу

Входная дверь в дом из бревна

Ступеньки в частный дом

Деревянные ступени для крыльца

Крыльцо в частном доме

Деревянные пороги для крыльца

Крыльцо из бетона

Каменные ступени для крыльца

Крыльцо к деревянному дому

Входные ступеньки в дом

Входные полукруглые ступени в дом

Крыльцо из террасной доски на металлокаркасе

Ступеньки в частный дом входные

Клинкерная плитка Тамбора

Террасные ступени из ДПК

Ступеньки для крыльца

Полукруглые ступеньки в дом

Крыльцо с площадкой

Ступени для крыльца

Крыльцо из камня в частном доме

Кирпичное крыльцо

Высокое крыльцо

Порог в деревянном доме

Красивые ступеньки в дом

Ступеньки для крыльца

Крыльцо к дому

Полукруглые ступеньки

Крыльцо из кирпича

Крыльцо в частном доме

Облицовка ступеней крыльца тротуарной плиткой

Деревянное крыльцо

Уличные ступеньки

Уличные ступеньки

Порог старого дома

Широкое крыльцо

Порог в деревянном доме

Ступеньки в частный дом входные

Ступеньки в частный дом входные

Входная лестница в дом из бетона

Крыльцо 2 ступени из бетона

Металлическое крыльцо к дому

Входные лестницы

Ступеньки в дом

Ступеньки для частного дома

Ступеньки в частный дом с кирпича

Порожки в дом

Крыльцо в частном доме

Красивые ступеньки на крыльце

Ступени для крыльца

Кирпичное крыльцо с цоколем

Отделка деревянного крыльца в частном доме

Ступеньки в частный дом входные

Ступеньки перед домом

Ступени из кирпича

Деревянное крыльцо

Лестница для дома наружная

Входная лестница в частный дом

Ступеньки к дому из бетона

Крыльцо плиткой в частном доме

Маленькое крыльцо

Ступеньки для крыльца из бетона

Ступеньки перед калиткой

Бетонные ступеньки для крыльца

Порожки из бетона

Круглые ступеньки для крыльца плитка

Каменные ступени для крыльца

Полукруглые ступеньки

Ступени из кирпича

Плитка для крыльца

Каменное крыльцо

Крыльцо в современном стиле

Ступеньки из бетона

Ступеньки в частный дом

Круглые ступеньки

Облицовка бетонного крыльца

Входные ступеньки

Бетонная плитка для крыльца

Плитка на крыльцо и ступени нескользкая

Ступенька наружный

Высокое крыльцо из бетона

Ступеньки для крыльца

Крыльцо из металла и дерева

Крыльцо полукругом из кирпича

Бетонное крыльцо

Крыльцо со ступеньками в частном доме

Бетонные ступеньки для крыльца

Входные ступеньки в дом

Входная деревянная лестница

Ступеньки для крыльца

Крыльцо для бани из металла

Ступени на террасу

Ступени из цемента для крыльца

Парадное крыльцо

Красивые ступеньки в дом

Круглые каменные ступеньки

Порожки в частном доме крыльцо

Входные пороги в частный дом

Красивые ступеньки в дом

Лестница из террасной доски

Клинкерные ступени для крыльца

Ступеньки для крыльца

Ступени крыльца из террасной доски

Отделка крыльца в частном

Порожки из бетона

Ступеньки в частный дом

Крыльцо для частного дома

Кирпичное крыльцо

Крыльцо в частном доме

Напольная плитка на крыльцо

Ступеньки из кирпича

Крыльцо с площадкой

Крыльцо из гранитных ступеней

Красивые ступеньки на крыльце

Крыльцо с широкими ступенями

Лестница на крыльцо

описание, как добраться, фото — Наш Урал и весь мир

Два интереснейших места — порог Ревун и Смолинская пещера — находятся в Каменском районе Свердловской области, буквально в километре друг от друга.  Пороги на Среднем Урале – явление уникальное, и Ревун здесь единственный в своем роде. Любопытно, что жители расположенного вблизи села Бекленищево издавна называют порог не Ревун, а Буркан.

Неторопливо и спокойно несет уральская река Исеть свои тихие воды. Неожиданно в 80 км от Екатеринбурга вниз по течению у д. Бекленищево водная стихия возмущенно бурлит и вспенивается, зажатая узкими скалами. Река несётся здесь с невероятной скоростью, клокочет, бьётся о камни. Огромные валуны перегораживают русло. Рев «тихой» Исети, борющейся с неожиданным препятствием, слышен за сотни метров. Это место так и называется — порог Ревун. Место абсолютно уникальное для Урала, единственное, где обнажается поток лав, возраст которых достигает 300 млн. Когда-то в палеозойскую эру на этом месте плескалось теплое мелководное море с многочисленными вулканическими островками. Когда на одном из островов произошло извержение вулкана, раскаленный поток лавы устремился в море, соприкоснувшись с которым лава быстро застыла, образовав камень. Через миллионы лет некогда бурная и полноводная река Исеть пробила себе путь вдоль лавового потока. И сейчас порог бурлит в каньоне из скал, местами отвесных.  Летом вода спокойнее, еe осваивают начинающие спортсмены. А вот весной Ревун действительно напоминает бурный горный поток. Во время половодья здесь можно увидеть настоящую водную феерию. Ближайшие подобные Ревуну пороги — только на Алтае.

Порог находится в красивом скалистом каньоне. Именно весной в полной мере понимаешь справедливость названия места. В это время года, по большой воде, здесь проходят соревнования водников Урала. В зависимости от уровня воды, категория сложности порога варьируется от 2 до 5. Прохождение этого участка длиной около 300 метров осложняется большим количеством камней в русле реки.

Спускающиеся к реке скалы отлично подходят для тренировок и соревнований альпинистов. В скалы вбиты специальные альпинистские крючья и кольца. Максимальный наплыв туристов и спортсменов на Ревуне наблюдается в майские праздники и 12 июня. В эти дни здесь можно встретить гостей со всего Урала.

На правом берегу Исети (перед порогом) любителей урбантрипа наверняка заинтересуют развалины старого деревообрабатывающего завода. Крайне интересна геология этой местности. Река Исеть сумела пробить проход в порфиритовых и диабазовых породах, которые отличаются большой твердостью.

Cразу за Ревуном начинается карстовый район с легко растворимыми в воде известняками.

Наглядное доказательство тому — Смолинская пещера, получившая свое название от находящегося неподалеку села Смолино. Пещера находится в логу небольшой речки – притока Исети. Эта пещера стала известна в середине XIX века, когда ее впервые посетил и описал исследователь В.Г. Олесов — действительный член УОЛЕ. Во время очередного визита в 1890 году им был снят план ее передней части. Первый грот Олесов назвал «Большая Келья». Самый большой грот получил название «Фавор», а самый дальний – «Алтарь». Названия – не случайны. В XIX веке (а может быть и раньше) здесь проводили обряды старообрядцы. Во время первого посещения пещеры Олесов видел в ней иконы, здесь были выбиты каменные ступени, установлены лестницы и лавки.

По тем же свидетельствам Олесова, перед входом в пещеру стояла небольшая избушка, в которой в то время жил крестьянин по прозвищу «Ильич». Но и позже, в годы Великой Отечественной войны, место тут не пустовало – до 1947 года здесь жил отшельник. Ежедневно он совершал молитвы в гроте Большая Келья. Сейчас от избушки не осталось никаких следов. О былом религиозном значении пещеры напоминает недавно установленный над входом в пещеру деревянный крест. Также небольшой самодельный крестик есть в самой пещере.

Общая длина ходов Смолинской пещеры – около 500 метров. Это одна из самых протяженных пещер в Свердловской области. Существует достаточно распространенная легенда про собаку, которая зашла в Смолинскую пещеру, а вышла уже в черте города Каменск-Уральский (он в 15 километрах от пещеры). Конечно, это не более чем красивый миф. Дно пещеры покрыто небольшим слоем глины, которая после дождей может раскиснуть. Тем не менее, пещера, как привило, оставляет самые приятные впечатления у побывавших здесь людей.

Для изучения всей пещеры уйдет больше часа. Пещера состоит из нескольких разнонаправленных ходов. Кое-где придется немного проползти. Но в целом своды пещеры достаточно высоки. Первый встреченный на пути грот носит название «Большая келья», сводчатые потолки которого напоминают церковные. Левее, узкий ход, ведущий вниз, спускаться по которому можно лишь при помощи веревки – «Дорога в ад». «Дорога в рай» — узкий лаз, направленный вверх. Самый значительный грот пещеры — «Фавор», имеет в поперечнике 10 м и высоту до 10 м. В нижнем горизонте пещеры течет подземный ручей, заканчивающийся небольшим озером.

В советское время пещера славилась самой большой в Свердловской области колонией летучих мышей. Каждую зиму в Смолинской пещере зимовало по несколько тысяч особей. Этому способствовала постоянная положительная температура в пещере (+4,5 градуса). К сожалению, наплыв туристов отрицательно сказался на этих животных. Сейчас в пещере попадаются лишь единичные экземпляры летучих мышей. Для посещения пещеры лучше взять запасную одежду, так как при передвижениях по пещере непременно испачкаетесь глиной.

Как доехать до порога Ревун?

Добраться до этих интереснейших мест достаточно легко. Порог Ревун и Смолинская пещера находятся приблизительно в 90 километрах от Екатеринбурга (не доезжая 20 километров до города Каменск-Уральский). На автомобиле надо ехать по направлению на Каменск-Уральский и Курган до села Покровского, в котором повернуть направо и доехать до села Бекленищево. На окраине села и будет порог Ревун.  Если вы едете на автобусе (маршруты до Каменск-Уральского, Кургана, Шадринска), то выходите в Покровском и идете 5 километров до Бекленищево. Можно поехать и на электричке, следующей на Каменск-Уральский. В этом случае нужно выйти на «Переборе» или на «78 км», дойти до Покровского и далее – в Бекленищево. Имейте в виду, что из-за большого количества туристов дрова на Ревуне и в окрестностях отсутствуют. Если захотите развести костер, то дрова можно приобрести у жителей села Бекленищево. Чтобы попасть в Смолинскую пещеру, нужно перейти по мосту через Исеть и двигаться по дорожке вдоль реки, затем вверх вдоль лога с текущим внизу ручьем. Пещера будет в правом склоне лога.

Поездка на порог Ревун и в Смолинскую пещеру — прекрасный маршрут выходного дня в окрестностях Екатеринбурга. На поездку хватит одного дня, но если вам покажется этого недостаточно, то можете остановиться на берегу Исети на ночь с палаткой. Также можно доехать до города Каменска-Уральского Каменск-Уральский: история, достопримечательности, фото и осмотреть его достопримечательности — краеведческий музей, старинные купеческие дома, Свято-Троицкий собор, пройти по геологической тропе Карпинского и полюбоваться красивыми скалами на реках Каменке и Исети. В июле в Каменске-Уральском проходят два интересных события — фестиваль колокольного звона игородской карнавал.

Фото из инстаграмм _.fanya._ wind._of_change

Если у Вас целый день свободен, поездку можно дополнить — смотрите информацию здесь. Светский трип к святыням Урала: путешествие в Каменск-Уральский и его окрестности Каменск-Уральский: маршрут выходного дня

Порог Ревун и Смолинская пещера на карте:

Интересно? Расскажи друзьям!

Черно-белое изображение (пороговое/бинарное изображение) | Бесплатные＆Простые онлайн-инструменты – DataChef

Выберите изображение и нажмите «ПРЕОБРАЗОВАТЬ».

Обработка

До

После

ОШИБКА: Размер загружаемого файла не должен превышать 10 МГ. ОШИБКА：Файл не выбран.
Просмотр файлов
или
Перетащите файлы сюда

Преобразование…

Преобразование…

Скачать

Конвертировать

Образец до

Образец после

Возможности DataChef

Совершенно бесплатно

Регистрация не требуется

Безопасность и надежность

Высокая скорость

Без водяных знаков

Доступно для коммерческого использования

На этой странице вы можете преобразовать изображение в черно-белое.

Выходное изображение состоит только из двух цветов: чисто черного и чисто белого.

Если вы считаете, что результат преобразования слишком черный (слишком заполненный), переместите ползунок «Коэффициент черного (порог)» влево, чтобы уменьшить значение.
Напротив, если результат преобразования слишком белый, переместите ползунок вправо, чтобы увеличить коэффициент черного.

Поддерживаются форматы файлов с расширениями JPEG, PNG, GIF и Heic.

Если для параметра «Фон» установлено значение «Белый», расширение вывода будет таким же, как у исходного изображения.
Если для параметра «Фон» установлено значение «Прозрачный», формат выходного изображения будет PNG.

---

Рекомендуемый

---

Список функций ImageChef

Картинка к манге

Фото в акварель

Рисунок в цветной карандашный набросок

Рисунок для пастели

Изображение в эскиз

Изображение для ксилографии

Фотография Укиё-э

Стиль Клода Моне

Стиль Ван Гога

Поль Сезанн Стиль

Штриховой рисунок (Раскраска)

Средство для удаления фона

Средство для удаления шума изображения

Эффект линзы с мягким фокусом

Резкость

Размытие по Гауссу

Стиль оловянного значка

Наклон-шифт

Лето к зиме

Газетный фотостиль

Раскрашивание черно-белых изображений

Дуотон

Фиксированная подсветка

Исправление передержки/недодержки

Инвертировать цвета изображения

Яркость＆Контрастность

Регулировка уровня

HSL (оттенок / насыщенность / яркость)

Оттенки серого

Черно-белое изображение

Изображение в сепию

Постеризация

Белый фон в прозрачный

Заливка прозрачная

Изменить прозрачность изображения

Текстура бумаги для рисования

Градация фонового изображения

Одноцветное фоновое изображение

Граница изображения

Повернуть изображение

Обратное изображение

Преобразование формата файла изображения

Удалить данные о местоположении

Фото в искусство

Изображение в мангу

Фото в акварель

Изображение в цветной карандашный набросок

Изображение в пастель

Изображение в эскиз

Фото в 1yo

Стиль Клода Моне

Стиль Ван Гога

Стиль Поля Сезанна

Фильтры

Штриховой рисунок (Раскраска)

Фоновое снятие

Съемки шума изображения

Эффект мягкой фокусировки

Резкость

Гаусса Blur

Специальное преобразование

Стиль оловянного значка

Shift

Лето в зимню

Раскрашивание черно-белых изображений

Duotone

Исправление подсветки

Исправление передержки/недодержки

Инверсия цветов изображения

Яркость ＆ Contrast

Корректировка уровня

HSL (Hue / Saturation / Lightness)

GreyScale

Черно -белый изображение

Изображение на SEPIA

ПАССЕР

ТРАНСПРАНА.

Прозрачность изображения

Создать фоновое изображение

Текстура бумаги для рисования

Градация фонового изображения

Однотонное фоновое изображение

Основные функции

изображение граница

Вращение изображения

Обратное изображение

Преобразование формата файла

Преобразование формата файла изображения

Метадаты

Устранение данных местоположения

Обзор

Обучение: 60 мин.
Упражнения: 50 мин

Вопросы

Объективы

• Объясните, что такое пороговое значение и как его можно использовать.

• Используйте гистограммы, чтобы определить соответствующие пороговые значения для использования в процессе пороговой обработки.

• Применение к изображению простого двоичного порога с фиксированным уровнем.

• Объясните разницу между использованием оператора > или оператора < для порогового значения изображения, представленного массивом numpy.

• Опишите форму бинарного изображения, полученного путем пороговой обработки через > или < .

• Объясните, когда подходит метод Оцу для автоматического определения порога.

• Применение автоматического определения порога к изображению с помощью метода Оцу.

• Используйте функцию np.count_nonzero() для подсчета количества ненулевых пикселей в изображении.

В этом эпизоде ​​мы узнаем, как использовать функции skimage для применения пороговое значение изображения. Порог является типом сегментация изображения , где мы изменяем пиксели изображения, чтобы упростить анализ изображения. При пороговой обработке мы преобразуем изображение из цветного или в оттенках серого в бинарное изображение , то есть просто черно-белое.

Чаще всего, мы используем пороговое значение как способ выбора областей интереса изображения, игнорируя части, которые нас не интересуют. Мы уже сделали несколько простых пороговых значений, в разделе «Управление пикселями» Представление изображения в skimage серия. В этом случае мы использовали простую манипуляцию с массивом NumPy для отделить пиксели, принадлежащие корневой системе растения, от черного фона. В этом эпизоде ​​мы узнаем, как использовать функции skimage для определения порога. Затем мы будем использовать маски, возвращаемые этими функциями, для выделяем интересующие нас части изображения.

Простое пороговое значение

Рассмотрим изображение data/shapes-01.jpg с серией грубо вырезанные фигуры на белом фоне.

 импортировать numpy как np
импортировать глобус
импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать imageio.v3 как iio
импортировать skimage.color
импортировать skimage.filters
виджет %matplotlib
# загрузить изображение
изображение = iio.  imread(uri="data/shapes-01.jpg")
рис, топор = plt.subplots()
plt.imshow(изображение)
 

Теперь предположим, что мы хотим выбрать только фигуры с изображения. Другими словами, мы хотим оставить пиксели, принадлежащие фигурам, «включенными». при отключении остальных пикселей, установив их значения цветового канала в нули. Библиотека skimage имеет несколько различных методов пороговой обработки. Начнем с самого простого варианта, который включает в себя важный шаг человеческого вклада. В частности, в этом простом, пороговое значение с фиксированным уровнем , мы должны указать пороговое значение t .

Процесс работает следующим образом. Сначала мы загрузим исходное изображение, преобразуем его в оттенки серого, и уберите шум, как в эпизоде ​​ Blurring Images .

 # преобразовать изображение в оттенки серого
gray_image = skimage.color.rgb2gray(изображение)
# размыть изображение, чтобы убрать шум
blurred_image = skimage.filters.
  gaussian (grey_image, sigma = 1,0)
рис, топор = plt.subplots()
plt.imshow (размытое_изображение, cmap = "серый")
 

Далее мы хотели бы применить порог t так, чтобы пиксели со значениями оттенков серого на одной стороне t будут включены, в то время как пиксели со значениями оттенков серого на другой стороне будут отключены. Как мы можем это сделать? Помните, что изображения в градациях серого содержат значения пикселей в диапазоне от 0 до 1, поэтому ищем порог t в закрытом диапазоне [0.0, 1.0]. Мы видим на изображении, что геометрические фигуры «темнее», чем фон белый, но есть и светло-серый шум на фоне. Один из способов определить «хорошее» значение для т есть посмотреть на гистограмму изображения в градациях серого и попытайтесь определить, какие диапазоны оттенков серого соответствуют формам на изображении. или фон.

Гистограмму для показанного выше изображения формы можно создать, как показано в эпизод Создание гистограмм .

 # создать гистограмму размытого изображения в градациях серого
гистограмма, bin_edges = np.histogram (blurred_image, интервалы = 256, диапазон = (0,0, 1,0))
рис, топор = plt.subplots()
plt.plot(bin_edges[0:-1], гистограмма)
plt.title("Гистограмма оттенков серого")
plt.xlabel("значение в оттенках серого")
plt.ylabel("пиксели")
plt.xlim(0, 1.0)
 

Так как изображение имеет белый фон, большинство пикселей изображения белые. Это хорошо соответствует тому, что мы видим на гистограмме: есть пик около значения 1,0. Если мы хотим выбрать фигуры, а не фон, мы хотим отключить белые фоновые пиксели, оставив пиксели для фигур включенными. Итак, мы должны выбрать значение

t где-то перед большим пиком и выключите пиксели выше этого значения. Выберем t=0,8 .

Для применения порога t , мы можем использовать операторы сравнения numpy для создания маски. Здесь мы хотим включить все пиксели, значения которых меньше порогового значения. поэтому мы используем оператор less < для сравнения blurred_image с порогом t . Оператор возвращает маску, которую мы записываем в переменную binary_mask . Он имеет только один канал, и каждое из его значений равно 0 или 1. Двоичная маска, созданная операцией пороговой обработки, может быть показана с помощью plt.imshow , где записи False отображаются как черные пиксели (со значением 0), а записи True отображаются белыми пикселями. (1-значный).

 # создать маску на основе порога
т = 0,8
двоичная_маска = размытое_изображение < t
рис, топор = plt.subplots()
plt.imshow (бинарная_маска, cmap = "серый")
 

Вы можете видеть, что области, где фигуры были в исходной области, теперь белые, в то время как остальная часть изображения маски черная.

Из чего состоит хороший порог?

Как это часто бывает, ответ на этот вопрос — «это зависит». В приведенном выше примере мы могли бы просто отключить все белые фоновые пиксели, выбрав t=1.0 , но это оставило бы нас с некоторым фоновым шумом в изображении маски. С другой стороны, если мы выберем слишком низкое значение порога, мы можем потерять некоторые фигуры, которые слишком яркие. Вы можете поэкспериментировать с порогом, повторно запустив приведенные выше строки кода с разные значения для

т . На практике это вопрос знания предметной области и опыт интерпретации пиков на гистограмме, чтобы определить соответствующий порог. Процесс часто включает в себя пробы и ошибки, что является недостатком простого порогового метода. Ниже мы представим автоматическое пороговое значение, который использует количественное, математическое определение для хорошего порога, который позволяет определить значение t автоматически. Стоит отметить, что принцип простой и автоматической пороговой также может использоваться для изображений с диапазоном пикселей, отличным от [0,0, 1,0]. Например, мы могли бы выполнить пороговое значение для значений интенсивности пикселей. в диапазоне [0, 255], как мы уже видели в Представление изображения в эпизоде ​​skimage .

Теперь мы можем применить

binary_mask к исходному цветному изображению. узнали в эпизоде ​​ Рисование и побитовые операции . У нас остались только цветные фигуры из оригинала.

 # используйте бинарную_маску, чтобы выбрать «интересную» часть изображения
выбор = изображение.копировать()
выбор[~бинарная_маска] = 0
рис, топор = plt.subplots()
plt.imshow (выбор)
 

Больше практики с простым пороговым значением (15 мин)

Теперь твоя очередь тренироваться. Предположим, мы хотим использовать простую пороговую обработку выбрать только цветные фигуры (в данном случае сероватый тоже считается цветом) из изображения data/shapes-02.jpg :

Сначала постройте гистограмму в градациях серого, как в Эпизод гистограммы и изучить распределение значений оттенков серого на изображении. Что вы считаете, что это хорошее значение для порога т ?

Решение

Гистограмма для изображения data/shapes-02.jpg может быть показана с помощью

 gray_image = iio.imread(uri="data/shapes-02.jpg", mode="L")
гистограмма, bin_edges = np.histogram (gray_image, ячейки = 256, диапазон = (0,0, 1,0))
рис, топор = plt.subplots()
plt.plot(bin_edges[0:-1], гистограмма)
plt.title("Гистограмма уровней серого")
plt.xlabel("серое значение")
plt.ylabel("количество пикселей")
plt.xlim(0, 1.0)
 

Мы видим большой всплеск около 0,3 и меньший всплеск около 0,7. пик около 0,3 представляет более темный фон, поэтому кажется, что значение близко к t=0,5 будет хорошим выбором.

Затем создайте маску, чтобы включить пиксели выше порога t . и пикселей ниже порога т выкл. Обратите внимание, что в отличие от изображения с белым фоном, который мы использовали выше, здесь пик для цвет фона находится на более низком уровне серого, чем формы. Поэтому измените оператор сравнения меньше < на больше > , чтобы создать соответствующую маску. Затем нанесите маску на изображение и просмотреть пороговое изображение. Если все работает как надо должен, ваш вывод должен отображать только цветные фигуры на черном фон.

Решение

Вот команды для создания и просмотра бинарной маски

 т = 0,5
двоичная_маска = серое_изображение> t
рис, топор = plt.subplots()
plt.imshow (бинарная_маска, cmap = "серый")
 

А вот команды для применения маски и просмотра порогового изображения

 изображение = iio.imread(uri="data/shapes-02.jpg")
выбор = изображение.копировать()
выбор[~бинарная_маска] = 0
рис, топор = plt.subplots()
plt.imshow (выбор)
 

Автоматическое определение порога

Недостаток простой техники пороговой обработки заключается в том, что мы должны сделать обоснованное предположение о пороге t , изучив гистограмму. Есть также автоматических пороговых методов, которые могут определить порог автоматически для нас. Одним из таких методов является метод Оцу . Это особенно полезно в ситуациях, когда гистограмма в градациях серого изображения имеет два пика, которые соответствуют фону и интересующим объектам.

Удаление шума из изображения перед пороговым значением

На практике часто необходимо очистить изображение от шума перед пороговое значение, которое может быть выполнено одним из методов из эпизод Blurring Images .

Рассмотрим изображение data/maize-root-cluster.jpg корневой системы кукурузы, которая мы видели раньше в Представление изображения в эпизоде ​​skimage .

 изображение = iio.imread(uri="data/maize-root-cluster.jpg")
рис, топор = plt.subplots()
plt.imshow(изображение)
 

Мы используем размытие по Гауссу с сигмой 1,0 для устранения шума корневого изображения. Давайте посмотрим на гистограмму в градациях серого изображения без шума.

 # преобразовать изображение в оттенки серого
gray_image = skimage.color.rgb2gray(изображение)
# размыть изображение, чтобы убрать шум
blurred_image = skimage.filters.gaussian (grey_image, sigma = 1,0)
# показать гистограмму размытого изображения
гистограмма, bin_edges = np.histogram (blurred_image, интервалы = 256, диапазон = (0,0, 1,0))
рис, топор = plt.subplots()
plt.plot(bin_edges[0:-1], гистограмма)
plt.title("Гистограмма уровней серого")
plt.xlabel("серое значение")
plt.ylabel("количество пикселей")
plt.xlim(0, 1.0)
 

Гистограмма имеет значительный пик около 0,2, а второй, меньший пик очень близок к 1,0. Таким образом, это изображение является хорошим кандидатом для пороговой обработки методом Оцу. Математические детали того, как это работает, сложны (см. документация по скимейджу если ты заинтересован), но в результате метод Оцу находит пороговое значение между два пика гистограммы в градациях серого.

Функцию skimage.filters.threshold_otsu() можно использовать для определения порог автоматически с помощью метода Оцу. Затем можно использовать операторы сравнения numpy, чтобы применить его, как и раньше. Вот команды Python для определения порога t методом Оцу.

 # выполнить автоматическое пороговое значение
t = skimage.filters.threshold_otsu (размытое_изображение)
print("Найден автоматический порог t = {}.".format(t))
 

 Найден автоматический порог t = 0,4172454549881862.
 

Для этого корневого изображения и размытия по Гауссу с выбранным сигмой 1,0, расчетное пороговое значение равно 0,42. Нет, мы можем создать бинарную маску с оператором сравнения > . Как мы видели ранее, пиксели выше порогового значения будут включены, те, что ниже порога, будут отключены.

 # создать бинарную маску с порогом, найденным методом Оцу
двоичная_маска = размытое_изображение> t
рис, топор = plt.subplots()
plt. imshow (бинарная_маска, cmap = "серый")
 

Наконец, мы используем маску для выбора переднего плана:

 # применить бинарную маску для выбора переднего плана
выбор = изображение.копировать()
выбор[~бинарная_маска] = 0
рис, топор = plt.subplots()
plt.imshow (выбор)
 

Применение: измерение корневой массы

Давайте теперь обратимся к приложению, где мы можем применить пороговое значение и другие методы, которые мы изучили к этому моменту. Рассмотрим эти четыре изображения корневой системы кукурузы, которые вы можете найти в файлах data/trial-016.jpg , data/trial-020.jpg , data/trial-216.jpg , и data/trial-293.jpg .

Предположим, нас интересует количество растительного материала на каждом изображении, и, в частности, как эта сумма меняется от изображения к изображению. Возможно, изображения представляют собой рост растения с течением времени, или, возможно, изображения показывают четыре разных сорта кукурузы одновременно. той же фазе их роста. Вопрос, на который мы хотели бы ответить, звучит так: «Сколько корневой массы на каждом изображении?»

Сначала мы создадим программу Python для измерения этого значения для одного изображения. Наша стратегия будет такой:

1. Прочитайте изображение, преобразуя его в оттенки серого по мере чтения. Для этого приложение нам не нужно цветное изображение.
2. Размыть изображение.
3. Используйте метод пороговой обработки Оцу для создания бинарного изображения, где пиксели, которые были частью растения кукурузы, белые, и все остальное черное.
4. Сохраните бинарное изображение, чтобы его можно было изучить позже.
5. Подсчитайте белые пиксели в бинарном изображении и разделите на количество пикселей в изображении. Это соотношение будет мерой корневая масса растения на изображении.
6. Вывести название обработанного изображения и коэффициент массы корня.

Наша цель — выполнить эти шаги и получить числовой результат — мера массы корня на изображении - без вмешательства человека. Реализация шагов в функции Python будет позволяют нам вызывать эту функцию для разных изображений.

Вот функция Python, которая реализует эту стратегию измерения корневой массы. Поскольку функция предназначена для вывода числовых значений без участия человека, он не отображает ни одно из изображений. Почти все команды должны быть знакомы, и на самом деле, он может показаться проще, чем код, над которым мы работали до сих пор, потому что мы не отображаем ни одно из изображений.

 def Measure_root_mass (имя файла, сигма = 1,0):
    # читать исходное изображение, конвертируя в оттенки серого на лету
    изображение = iio.imread (uri = имя файла, режим = «L»)
    # размытие перед порогом
    blurred_image = skimage.filters.gaussian (изображение, сигма = сигма)
    # выполнить автоматическую пороговую обработку для создания бинарного изображения
    t = skimage.filters.threshold_otsu (размытое_изображение)
    двоичная_маска = размытое_изображение> t
    # определить коэффициент массы корней
    rootPixels = np. count_nonzero(binary_mask)
    w = двоичная_маска.форма[1]
    ч = двоичная_маска.форма[0]
    плотность = корневые пиксели / (ш * ч)
    плотность возврата
 

Функция начинается с чтения исходного изображения из файла имя файла . Мы используем iio.imread() с необязательным аргументом mode="L" для автоматически преобразовать его в оттенки серого. Затем изображение в градациях серого размывается фильтром Гаусса с значение сигма , которое передается функции. Затем определяем порог t по методу Оцу и создайте двоичную маску так же, как мы делали это в предыдущем разделе. До этого момента все должно быть знакомо.

Заключительная часть функции определяет соотношение масс корней на изображении. Напомним, что в binary_mask каждый пиксель имеет либо значение ноль (черный/фон) или один (белый/передний план). Мы хотим подсчитать количество белых пикселей, что может быть выполнено с помощью вызова функции numpy np. count_nonzero . Затем мы определяем ширину и высоту изображения с помощью элементы binary_mask.shape (то есть размеры массива numpy, в котором хранится изображение). Наконец, коэффициент плотности рассчитывается путем деления количества белых пикселей на по общему количеству пикселей ш*ч на изображении. Функция возвращает корневую плотность изображения.

Мы можем вызывать эту функцию с любым именем файла и укажите значение сигмы для размытия. Если значение сигмы не указано, будет использоваться значение по умолчанию 1,0. Например, для файла data/trial-016.jpg и значения сигмы 1,5, мы бы назвали эту функцию так:

 Measure_root_mass (filename="data/trial-016.jpg", sigma=1.5)
 

 0,0482436835106383`
 

Теперь мы можем использовать эту функцию для обработки серии из четырех изображений, показанных выше. В реальной научной ситуации могут быть десятки, сотни, или даже тысячи изображений для обработки. Чтобы избавить нас от утомительного вызова функции для каждого изображения вручную, мы можем написать цикл, который автоматически обрабатывает все файлы. Следующий блок кода предполагает, что файлы расположены в одном каталоге и имена файлов начинаются с пробная версия - префикс и заканчиваются суффиксом .jpg .

 all_files = glob.glob("data/trial-*.jpg")
для имени файла в all_files:
    плотность = мера_корневой_массы (имя файла = имя файла, сигма = 1,5)
    # вывод в формате, подходящем для .csv
    печать (имя файла, плотность, sep=",")
 

 data/trial-016.jpg, 0,0482436835106383
данные/проба-020.jpg,0,06346941489361702
данные/проба-216.jpg,0.14073969414893617
данные/проба-293.jpg,0.13607895611702128
 

Игнорирование других изображений – мозговой штурм (10 мин)

Давайте подробнее рассмотрим бинарные маски, созданные функцией Measure_root_mass .

Возможно, вы заметили в разделе об автоматическом пороговом значении, что изображение с пороговым значением включает в себя области изображения, кроме корень растения: пронумерованные метки и белые кружки на каждом изображении сохраняются при пороговой обработке, потому что их оттенки серого значения выше порога. Таким образом, наши расчетные отношения масс корней включают белые пиксели. этикетки и белого круга, которые не являются частью корня растения. Эти дополнительные пиксели влияют на точность расчета корневой массы!

Как мы могли бы удалить метки и круги перед вычислением коэффициента, чтобы наши результаты были более точными? Подумайте о некоторых вариантах, учитывая то, что мы уже узнали.

Решение

Один из подходов, который мы можем использовать, — это попытаться полностью замаскировать область. от каждого изображения, в частности, область, содержащая белый кружок и пронумерованную метку. Если бы у нас были координаты прямоугольной области на изображении который содержал круг и этикетку, мы могли бы легко замаскировать область, используя методы, которые мы изучили в Рисование и побитовые операции эпизод.

Однако при ближайшем рассмотрении бинарных изображений возникают некоторые проблемы с этот подход. Поскольку корни не всегда ограничены определенной областью изображения, и поскольку круги и метки каждый раз находятся в разных местах, нам было бы трудно придумать единственный прямоугольник, который работа для каждого изображения. Мы могли бы создать отдельный маскирующий прямоугольник для каждого изображения, но это не практичный подход если у нас есть сотни или тысячи изображений для обработки.

Другой подход, который мы могли бы использовать, это чтобы применить к изображению два пороговых шага. Посмотрите на гистограмму уровней серого файла data/trial-016.jpg . снова выше: Заметили пик около 1,0? Напомним, что значение оттенков серого 1,0 соответствует белым пикселям: пик соответствует белой метке и кружку. Таким образом, мы могли бы использовать простую бинарную пороговую обработку, чтобы замаскировать белый кружок и этикетка с изображения, а затем мы могли бы использовать метод Оцу, чтобы выбрать пиксели в растительная часть изображения.

Обратите внимание, что большая часть этой дополнительной работы по обработке изображения могла быть избежать на этапе экспериментального проектирования, с некоторым тщательным рассмотрением того, как будут использоваться полученные изображения. Например, все следующие меры могли бы упростить изображения. для обработки, помогая нам предсказать и/или определить, где находится метка на изображении и впоследствии замаскировать его от дальнейшей обработки:

• Использование этикеток одинакового размера и формы
• Размещение всех этикеток в одинаковом положении относительно образца
• Использование небелой этикетки с нечерным шрифтом

Игнорирование большего количества изображений – реализация (30 мин – необязательно, не включено в сроки)

Реализовать расширенную версию функции Measure_root_mass который применяет простое двоичное пороговое значение для удаления белого круга и маркируйте с изображения перед применением метода Оцу.

Решение

Мы можем применить простую бинарную пороговую обработку с порогом t=0,95 , чтобы удалить метку и кружок с изображения. Мы используем бинарная маска, чтобы обнулить пиксели в размытом изображении (черный).

 def advanced_root_mass (имя файла, сигма):
    # читать исходное изображение, конвертируя в оттенки серого на лету
    изображение = iio.imread (uri = имя файла, режим = «L»)
    # размытие перед порогом
    blurred_image = skimage.filters.gaussian (изображение, сигма = сигма)
    # выполнить бинарную пороговую обработку, чтобы замаскировать белую метку и кружок
    двоичная_маска = размытое_изображение <0,95
    # используем маску, чтобы удалить круг и метку с размытого изображения
    размытое_изображение[~бинарная_маска] = 0
    # выполнить автоматическую пороговую обработку для создания бинарного изображения
    t = skimage.filters.threshold_otsu (размытое_изображение)
    двоичная_маска = размытое_изображение> t
    # определить коэффициент массы корней
    rootPixels = np.count_nonzero(binary_mask)
    w = двоичная_маска.форма[1]
    ч = двоичная_маска.форма[0]
    плотность = корневые пиксели / (ш * ч)
    плотность возврата
all_files = glob. glob("data/trial-*.jpg")
для имени файла в all_files:
    плотность = расширенная_корневая_масса (имя файла = имя файла, сигма = 1,5)
    # вывод в формате, подходящем для .csv
    печать (имя файла, плотность, sep=",")
 

Результат улучшенной программы показывает, что белые круги а этикетки искажали наши коэффициенты массы корней:

 data/trial-016.jpg, 0,045935837765957444
данные/проба-020.jpg,0,058800033244680854
data/trial-216.jpg,0.13705003324468085
данные/проба-293.jpg,0.13164461436170213
 

Вот бинарные изображения, созданные дополнительной пороговой обработкой. Обратите внимание, что мы не полностью удалили нежелательные белые пиксели. Очертания еще остались. Однако мы уменьшили количество посторонних пикселей, что должно сделать вывод более точным.

Пороговое изображение колонии бактерий (15 мин)

В каталоге изображений data/ вы найдете изображение с именем colonies-01. tif .

Это одно из изображений, с которым вы будете работать в морфометрический тест в конце семинара.

1. Постройте и проверьте гистограмму изображения в градациях серого, чтобы определить хорошее пороговое значение для изображения.
2. Создайте бинарную маску, которая оставляет пиксели в бактериях колонии «включаются» при включении остальных пикселей изображения "выключенный".

Решение

Вот код для создания гистограммы в градациях серого:

 изображение = iio.imread(uri="data/colonies-01.tif")
gray_image = skimage.color.rgb2gray(изображение)
blurred_image = skimage.filters.gaussian (grey_image, sigma = 1,0)
гистограмма, bin_edges = np.histogram (blurred_image, интервалы = 256, диапазон = (0,0, 1,0))
рис, топор = plt.subplots()
plt.plot(bin_edges[0:-1], гистограмма)
plt.title("Гистограмма уровней серого")
plt.xlabel("серое значение")
plt.ylabel("количество пикселей")
plt. xlim(0, 1.0)
 

Пик рядом с единицей соответствует белому фону изображения, а более широкий пик около 0,5 соответствует желто-коричневому питательная среда в чашке. Небольшой пик около нуля — это то, что нам нужно: темные колонии бактерий. Таким образом, разумным выбором может быть оставить включенными пиксели ниже t=0,2 .

Вот код для создания и показа бинарного изображения с помощью < оператор с порогом t=0,2 :

 т = 0,2
двоичная_маска = размытое_изображение < t
рис, топор = plt.subplots()
plt.imshow (бинарная_маска, cmap = "серый")
 

Если немного поэкспериментировать с порогом, можно увидеть, что в особенно размер колонии бактерий у края блюдо в правом верхнем углу зависит от выбора порога.

Ключевые моменты

• Пороговое значение создает бинарное изображение, в котором все пиксели с интенсивностью выше (или ниже) порогового значения включены, а все остальные пиксели выключены.