实际工作：钢微观结构

在本教程中，您将研究 HSLA steel .

图像0

HSLA340冷轧钢的显微组织可用。 here .下载并将其放入当前的工作目录。

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from scipy import ndimage
import pandas as pd
import os
%matplotlib nbagg

name = "HSLA 340.jpg"
workdir = "./"
files = os.listdir(workdir)
if name in files:
    print("Ok, the file is in {0}".format(files))
else:
    print("The file is not in {0} , retry !".format(files))

Ok, the file is in ['coins.jpg', '_data', 'HSLA 340.jpg', '05_Image_Processing_Tutorial.ipynb', '.ipynb_checkpoints', '00_Basics.ipynb', '04_Examples', 'dices.tif', '_tests', '08_Image_Processing_Practical_Work.ipynb', '02_Advanced_Examples']

im = np.array(Image.open(workdir + name))
fig, ax = plt.subplots()
ax.axis("off")
plt.imshow(im, cmap = cm.copper)
plt.colorbar()
plt.show()

<IPython.core.display.Javascript object>

1）柱状图

绘制图像的柱状图并找到阈值的正确级别。

2）阈值

使用阈值将图像转换为二进制格式。

3）标签

使用 ndimage.measurements.label 标记每个纹理并绘制结果。

4）粒度测量

使用标记的图像测量每个纹理的大小（像素）。创建一个新图像，每个像素的颜色指示它所属纹理的大小。

5）颗粒形状因子及取向

冷轧处理改变了形状因子及其方向。找到一种方法来测量和表示每个晶粒的形状因子，并测量它们的方向。