Я занимаюсь обработкой изображений и математической морфологией, используя scipy .ndimage и действительно наслаждаюсь этим. Наша работа включает моделирование зарядов, движущихся через различные пленки, и мы пытаемся использовать инструменты анализа изображений, чтобы оценить, почему разные морфологии работают лучше, чем другие.
Я быстро смог использовать ndimage.label и distance_transform_edt, чтобы найти подключенные компоненты и определить их размеры. Я также реализовал поиск в ширину, чтобы найти минимальные пути между компонентами и краями, которые представляют собой электроды.
Теперь я хотел бы определить регионы «узкого места» или «узкого канала». Я даже не уверен, что ищу правильные ключевые слова, поскольку я не особо разбираюсь в обработке изображений. Я привел два примера ниже. Я хочу найти такие особенности, как красные кружки, посчитать их и определить их распределение по размерам. (Учтите, что зарядкам будет легче проходить через более широкие узкие места.)
Проблема в том, что я не могу обозначить их, поскольку они не являются независимыми компонентами. Преобразование расстояния дает мне маленькие числа по краям ... Я хочу что-то вроде наименьшего расстояния через эти узкие места.
Есть совет, где искать или общие стратегии?
