如何解决如何将完美正方形拟合到包含不完美正方形模糊图像边缘的 ndarray 矩阵上?
背景:显微镜。
我正在尝试将模糊网格的小图像(可以称为子图像或图块)拼接在一起,以制作整体网格的更大“马赛克”或“图集”,以便这些子图像完美排列。方向总体上是随机的,但从瓷砖到瓷砖是一致的,瓷砖的四个边通常穿过网格中的几个正方形。我使用 scikit-image 将每个正方形的边缘分别作为 Nx2 矩阵(ndarray)获取。我认为最好的是,如果我能在正方形的每个边缘/轮廓上放置一个合适的正方形(我的意思是有四个边和四个直角的那种 - 不是一个数字乘以本身,以防不清楚)确实检测到不相关的边缘会拾取噪声,因此需要消除那些),但是 a) 不知道如何做到这一点,并且 b) 方块本身有噪声——例如一块样品或其他污染物正好落在正方形的边缘会稍微扭曲形状。
在上面的图片中,我展示了一个这样的子图像/瓷砖(我还有其他的作为邻居排列,有轻微的(~1%)重叠。我想我是否有所有的几何中心的方格中,我会很容易找到创建更大马赛克的正确尺寸,因为网格中相邻方格之间的平均距离是一致的。如果我做的不好,请随时无情地斥责我,或者问任何人如果我没有提到任何相关的内容,我会提出后续问题。
也许还值得一提:我正在尝试编写的脚本需要在幕后以自动化、快速(无人工交互)的方式执行此操作,对于其他网格图像,而不仅仅是您在此处看到的图像,这很重要,因为其他图像可能会更模糊,因为这就是所谓的“裸”网格,但其他图像会有“纳米线”(想象一下,但黑色部分几乎是毛茸茸的/多毛的)。
提前致谢!!
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