做个平台网站怎么做的,公司网站建站,百度seo查询工具,做网站开发的方案例如#xff0c;图像如下所示#xff1a;import cv2import numpy as npimg cv2.imread(mdb168.pgm,0)import matplotlib.pyplot as pltplt.imshow(img, cmapgray)我想删除图像中所有的伪影和不必要的部分。在为此#xff0c;我首先对图像进行二值化…例如图像如下所示import cv2import numpy as npimg cv2.imread(mdb168.pgm,0)import matplotlib.pyplot as pltplt.imshow(img, cmapgray)我想删除图像中所有的伪影和不必要的部分。在为此我首先对图像进行二值化^{pr2}$使用开口kernel np.ones((20,20),np.uint8)opening cv2.morphologyEx(thresh1, cv2.MORPH_OPEN, kernel)plt.imshow(opening, cmapgray)然后是侵蚀kernel np.ones((120,120),np.uint8)erosion cv2.erode(opening,kernel,iterations 1)plt.imshow(erosion, cmapgray)然后将此蒙版与原始图像合并merged cv2.bitwise_and(img, img , maskerosion)plt.imshow(merged, cmapgray)我现在要切除左上角的胸肌。在本出版物中https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26742491它们使用完全相同的数据集并使用“种子区域生长”来实现这一点。但是没有提供代码我在opencv中找不到这个。在我可以通过再做扩张/腐蚀等来达到类似的效果但我正在寻找一个更具普遍性的解决方案。另外有些图像没有显示肌肉这也应该被检测到。在
