Übung 13: Instanzsegmentierung
In dieser Aufgabe sollen verschiedene Instanzen von Objekten in einem binär segmentierten Bild gefunden werden.
a) Zeilenkoinzidenzverfahren
Betrachten Sie das folgende Bild und die dazugehörige Instanzsegmentierung:
| Binärbild | Instanz-segmentiertes Bild |
|---|---|
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Finden Sie in dem Binärbild zusammenhängende bzw. getrennte Objekte nach dem Zeilenkoinzidenzverfahren nach der foldengen Anleitung:
Geben Sie dabei jedem neuen Objekt eine eigene ID und visualisieren Sie das Ergebnis.
Bitte führen Sie für die Bearbeitung der Aufgabe das Skript a.py fort. Eine Lösung befindet sich in Datei l_a.py.
b) Watershed Algorithmus
Betrachten Sie das folgende Bild und die dazugehörige Instanzsegmentierung:
| RGB-Bild | Instanz-segmentiertes Bild |
|---|---|
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Führen Sie nun die Instanzsegmentierung mit der folgenden Anleitung selbst durch:
- Binarisieren Sie das Bild, sodass der Hintergrund das Label 0 und die Sticker das Label 1 haben
- Füllen Sie im Binärbild kleine Löcher und entfernen Sie kleine Regionen (Rauschen)
- Erstellen Sie Seed-Punkte/Regionen, indem Sie das Binärbild stark erodieren und das Zeilenkoinzidenzverfahren (siehe oben) anwenden
- "Füllen" Sie iterativ die Pixel mit dem Label 1 zu den Seedpunkten hinzu
Geben Sie am Ende jedem Objekt eine eigene ID und visualisieren Sie das Ergebnis.
Bitte führen Sie für die Bearbeitung der Aufgabe das Skript b.py fort. Eine Lösung befindet sich in Datei l_b.py.