Быстрый способ копирования пикселей, принадлежащих кругам

Question

У меня начальное изображение в оттенках серого img в формате double с рядом кругов тех же радиусов и векторов столбцов с координатами центров окружности x и y. Мне нужно скопировать все пиксели, принадлежащие окружностям, к массиву cpix. До сих пор я пришел только с самым тупым решением, используя петли for. Есть ли способ векторизовать этот код или просто заставить его работать быстрее?

% x(:) - vector with a few circles center X coordinates 
% y(:) - vector with a few circles center Y coordinates 
d = 27;     %diameter 
r = floor(d/2);   %radius 
cpix = double(zeros(d,d,size(x,1))); 

for iCent = 1:size(x,1) %for each circle 
    for ix = 1:d 
     for iy = 1:d 
      if ((ix-r)^2 + (iy-r)^2) < r^2 
       cpix(iy,ix,iCent) = img(iy+y(iCent)-r,ix+x(iCent)-r); 
      end 
     end 
    end 
end 

Answer 1

С помощью всего одного цикла (для каждого круга) вы можете использовать маску как диск для выбора соответствующих пикселей из вашего изображения. Начните с исходного кода.

% x(:) - vector with a few circles center X coordinates 
% y(:) - vector with a few circles center Y coordinates 
d = 27;     %diameter 
r = floor(d/2);   %radius 
cpix = double(zeros(d,d,size(x,1))); 

Теперь создайте маску с требуемым радиусом. Это можно сделать легко, если у вас есть Image Processing Toolbox.

h = fspecial('disk', r); 
h = h > 0; 

Затем используйте эту маску в петле для выбора нужной области.

for i = 1:size(x,1) 
    cpix(:,:,i) = h .* img(x(i)-r:x(i)+r, y(i)-r:y(i)+r); 
end 

Поскольку вы только создаете маску один раз, это должно быть быстрее, чем вычислять его для каждого круга.

Вы можете сделать это, если вы построите трехмерную маску. Если a x b - размер вашего изображения, а n - количество кругов, тогда маска будет a x b x n. Если вы repmat ваше изображение в стек размера n. Затем вы можете использовать умножение .*, чтобы получить окончательный результат. Результатом, однако, будет стопка a x b изображений, а не d x d, как вы упомянули. Не уверен, что это будет быстрее, потому что вы все равно должны его закодировать во время создания 3D-маски. Если маска построена только один раз и используется во множестве изображений, это может стоить того.

Answer 2

рассматривает ваше изображение в два раза и имеет 1 слой, для центра окружности будучи в [cx,cy] вы можете получить матрицу того же размера, что и основное изображение, с логическими значениями, в которых 1 указывает, что пиксель находится внутри круга (радиус = r) и 0 в противном случае.

[X,Y] = meshgrid(1:size(img,1),1:size(img,2)); 
C = bsxfun(@le,(X-cx).^2+(Y-cy).^2 ,r); 

, наконец, img(C) содержит все допустимые значения пикселей.

Пример с одной окружности:

r = 5; 
cx=100; 
cy=100; 
Id = im2double(imread('myimage.png')); 
Id1 = Id(:,:,1); 
[X,Y] = meshgrid(1:size(Id1,1),1:size(Id1,2)); 
C = bsxfun(@le,(X-cx).^2+(Y-cy).^2 ,r); 

length(Id1(C)) 
ans = 
     21 

С более чем одной окружности, вы должны иметь для цикла

cx = [100,110,120]; 
cy = [150,170,190]; 

for ii = 1:length(cx); 
    C = bsxfun(@le,(X-cx(ii)).^2+(Y-cy(ii)).^2 ,r); 
end 

Остальные части кода остаются нетронутыми ,

Answer 3

У меня есть библиотека с открытым исходным кодом pixelscan, которая может сканировать пиксели в различных пространственных шаблонах (круги, кольца, змеи, сетки, случайные фокусы). Существуют также различные пространственные преобразования, которые могут применяться (например, вращение, масштабирование, отсечение). Это библиотека python, но вы можете с помощью триггеров портировать соответствующий код MATLAB.