Análise de tamanho dos grãos usando watershed
Sumário
- Introdução 🌟
- Análise da distribuição do tamanho dos grãos
2.1 Preparação dos dados 📊
2.2 Conversão de pixels para micrômetros
2.3 Limiarização da imagem
2.4 Operações morfológicas
- Segmentação usando a transformação de distância 🌊
3.1 Importando bibliotecas necessárias
3.2 Transformação de distância
3.3 Limiarização da transformação de distância
- Marcação dos marcadores 💡
4.1 Identificação do fundo
4.2 Identificação do primeiro plano
4.3 Identificação dos marcadores
- Segmentação por watershed 🌊💦
5.1 Aplicando a transformada de Watershed
5.2 Visualizando o resultado
- Pós-processamento ✨
- Análise dos grãos detectados
7.1 Medições de áreas, diâmetros e orientação
7.2 Exportando os resultados
- Conclusão 🎉
Análise da distribuição do tamanho dos grãos
A análise da distribuição do tamanho dos grãos é uma técnica usada para estudar a estrutura e as propriedades de materiais como ligas metálicas e amostras rochosas. Esta análise é frequentemente realizada em imagens microscópicas dos grãos, onde os diferentes tamanhos e formas dos grãos podem ser observados.
2.1 Preparação dos dados 📊
Antes de realizar a análise, é necessário preparar os dados. Primeiro, importamos as bibliotecas necessárias para realizar a análise de distribuição do tamanho dos grãos. Em seguida, importamos a imagem que será analisada e a convertemos em escala de cinza. Isso é feito para facilitar a segmentação posterior dos grãos.
2.2 Conversão de pixels para micrômetros
Uma vez que a imagem está em escala de cinza, podemos converter os pixels em micrômetros. Isso é feito usando um fator de conversão que relaciona os pixels da imagem com as medidas reais em micrômetros. O fator de conversão depende da configuração específica do microscópio utilizado para registrar a imagem.
2.3 Limiarização da imagem
Após a conversão dos pixels em micrômetros, podemos prosseguir com a limiarização da imagem. A limiarização é usada para separar os grãos do fundo da imagem. Um valor de limiar adequado é escolhido para garantir que apenas os grãos sejam mantidos na imagem.
2.4 Operações morfológicas
Após a limiarização, podemos realizar operações morfológicas para melhorar a segmentação dos grãos. Essas operações incluem erosão e dilatação, que ajudam a remover pequenos ruídos e preencher lacunas entre os grãos. O resultado final é uma imagem segmentada com apenas os grãos visíveis.
Segmentação usando a transformação de distância 🌊
A segmentação dos grãos usando a transformação de distância é uma técnica poderosa que ajuda a separar os grãos que estão próximos uns dos outros. A transformação de distância mapeia a distância de cada pixel até o grão mais próximo ou até o limite da imagem. Isso nos permite identificar claramente os limites dos grãos e separá-los com precisão.
3.1 Importando bibliotecas necessárias
Antes de aplicarmos a transformação de distância, precisamos importar as bibliotecas necessárias. Utilizaremos a biblioteca OpenCV para realizar essa tarefa. Também importaremos outras bibliotecas auxiliares, como numpy e matplotlib, para nos ajudar com a manipulação e visualização dos dados.
3.2 Transformação de distância
Agora vamos prosseguir com a transformação de distância. Para isso, primeiro precisamos converter a imagem segmentada em um array numpy. Em seguida, aplicamos a função cv2.distanceTransform() para calcular a transformação de distância.
3.3 Limiarização da transformação de distância
Após calcular a transformação de distância, podemos prosseguir com a limiarização da imagem resultante. Essa etapa nos permite separar claramente o fundo da imagem dos grãos. Escolhemos um valor de limiar adequado para garantir que apenas os grãos sejam mantidos na imagem.
Marcação dos marcadores 💡
Após a transformação de distância e a limiarização, é hora de marcar os marcadores. Os marcadores são regiões especiais que indicam a presença de grãos ou o fundo da imagem. Esses marcadores são usados para ajudar no processo de segmentação final.
4.1 Identificação do fundo
Antes de marcar os marcadores, primeiro identificamos o fundo da imagem. Usamos a função cv2.dilate() para isso. O resultado é uma imagem onde o fundo é representado por pixels com valores altos, enquanto os grãos são representados por pixels com valores baixos.
4.2 Identificação do primeiro plano
Em seguida, identificamos o primeiro plano, que é composto pelos grãos. Usamos a função cv2.erode() para remover ruídos da imagem. O resultado é uma imagem onde os grãos são representados por pixels com valores altos, enquanto o fundo é representado por pixels com valores baixos.
4.3 Identificação dos marcadores
Após identificar o fundo e o primeiro plano, podemos proceder à identificação dos marcadores. Os marcadores são definidos como a combinação do fundo e do primeiro plano. Os pixels do fundo são marcados como 0, enquanto os pixels do primeiro plano são marcados como um valor positivo. Isso cria uma imagem de marcadores que será usada no processo de segmentação.
Segmentação por watershed 🌊💦
A segmentação por watershed é uma técnica avançada que permite segmentar os grãos com base em seus marcadores. Essa técnica é particularmente útil quando os grãos estão muito próximos um do outro e a segmentação baseada em limiares não é suficientemente precisa.
5.1 Aplicando a transformada de Watershed
Agora que temos os marcadores definidos, podemos aplicar a transformada de Watershed para segmentar os grãos. Usamos a função cv2.watershed() para isso. Essa função atribui um rótulo a cada pixel da imagem, indicando qual grão ele pertence.
5.2 Visualizando o resultado
Após aplicar a transformada de Watershed, podemos visualizar o resultado segmentado. Usamos a função cv2.imshow() para mostrar a imagem segmentada. Os diferentes grãos são mostrados em cores diferentes, tornando mais fácil identificar e analisar cada grão individualmente.
Pós-processamento ✨
Após a segmentação, podemos realizar algum pós-processamento para melhorar a qualidade dos resultados. Isso pode incluir a remoção de pequenos grãos indesejados ou a fusão de grãos que foram erroneamente separados durante a segmentação. Essas etapas adicionais podem ajudar a obter resultados mais precisos e confiáveis.
Análise dos grãos detectados
Após a segmentação e o pós-processamento, podemos analisar os grãos detectados em termos de suas áreas, diâmetros e orientações. Isso nos dá informações detalhadas sobre a distribuição do tamanho dos grãos em nossa imagem.
7.1 Medições de áreas, diâmetros e orientação
Para realizar as medições, usamos a função cv2.regionprops(), que calcula várias propriedades para cada grão detectado. Essas propriedades incluem área, diâmetro equivalente, orientação e muitas outras. Essas informações são essenciais para compreender a estrutura e as propriedades dos materiais estudados.
7.2 Exportando os resultados
Após realizar as medições, podemos exportar os resultados para um arquivo CSV para facilitar a análise posterior. Usamos a biblioteca csv para criar e escrever no arquivo CSV. Cada linha do arquivo contém os valores das propriedades calculadas para cada grão. Isso torna mais fácil realizar análises estatísticas e visualizar os resultados.
Conclusão 🎉
Neste tutorial, aprendemos como realizar a análise da distribuição do tamanho dos grãos em imagens microscópicas. Usando técnicas de segmentação como a transformação de distância e a transformada de Watershed, conseguimos separar os grãos na imagem e obter informações detalhadas sobre sua estrutura e propriedades. Essas informações são essenciais para a compreensão de materiais como ligas metálicas e amostras rochosas. Esperamos que você tenha achado este tutorial útil e que ele inspire você a explorar ainda mais esse campo fascinante da ciência dos materiais.
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