ajout d'un masque

Test_traitement_image.py

@@ -5,11 +5,15 @@ from RGB_LAB import *
 from K_clustering import *
 from binary_thresholding import *
 from Retour_RGB import *
+from masque import remove_isolated_pixels
 
-image_RGB=resizing1("exemple_image.jpg")
-image_traitee=Binary_tresholding(K_clustering(RGB_LAB(resizing1("exemple_image.jpg"))))
+
+image_RGB=resizing1("C:\\Users\\antod\\Desktop\\Projet S6\\ia-detection-leucemie\\exemple_image.jpg")
+image_traitee=Binary_tresholding(K_clustering(RGB_LAB(resizing1("C:\\Users\\antod\\Desktop\\Projet S6\\ia-detection-leucemie\\exemple_image.jpg"))))
+removed_pixel=remove_isolated_pixels(image_traitee,k=7)
 cv2.imshow("image de base",image_RGB)
 cv2.imshow('Image traitée', image_traitee)
-cv2.imshow('Retour aux origines',mask_RGB(image_RGB,image_traitee))
+cv2.imshow('Retour aux origines',mask_RGB(image_RGB,removed_pixel))
+cv2.imshow('masque',removed_pixel)
 cv2.waitKey(0)
 cv2.destroyAllWindows()
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masque.py

+import cv2 as cv
 
-import numpy as np
-import cv2
+def remove_isolated_pixels(img,k=7):
+    """k est la taile du motif pour supprimer le bruit avec la focntion otsu"""
+    blur = cv.GaussianBlur(img,(k,k),0)
+    ret3,img_th3 = cv.threshold(blur,0,255,cv.THRESH_BINARY+cv.THRESH_OTSU)
+    return img_th3
 
-def remove_isolated_pixels(src):
-    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)  # Kernel 3x3 pour compter les voisins
-    neighbor_count = cv2.filter2D(src, ddepth=-1, kernel=kernel)  # Comptage des pixels blancs autour de chaque pixel
-    
-    # Masques pour les pixels isolés
-    isolated_white = (src == 255) & (neighbor_count <= 255 * 2)  # Pixels blancs isolés
-    isolated_black = (src == 0) & (neighbor_count >= 255 * 7)    # Pixels noirs isolés
-    
-    # Création d'une copie et correction des pixels isolés
-    result = src.copy()
-    result[isolated_white] = 0  # Remplace les pixels blancs isolés par du noir
-    result[isolated_black] = 255  # Remplace les pixels noirs isolés par du blanc
-    
-    return result
+
+    
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