numpy 图片填充_numpy/python中的洪水填充分割图像

它本质上是执行一个连接的组件分析，并用一个整数标记所有单独闭合的组件。但在如何指定连接时，您需要小心。有4-连通性和8-连通性，前者只使用北、南、东和西方向寻找连通区域，而8-连通性则使用所有8个方向(北、南、东、西、东北、东南、西北、西南)。您将使用connectivity选项，并为4-连通性指定1，为8-连通性指定2。在

但是，默认连接将是完全连接，因此对于2D，它将是2选项。我怀疑你会这样。矩阵中任何为零的斑点都将被标记为零。下面是一个非常简单的可复制示例：In [1]: from skimage.measure import label

In [2]: import numpy as np

In [3]: x = np.zeros((8,8))

In [4]: x[0:4,0:4] = 1

In [5]: x[6:8,6:8] = 1

In [6]: x

Out[6]:

array([[ 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0.],

[ 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0.],

[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],

[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1.],

[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1.]])

In [7]: label(x)

Out[7]:

array([[1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0],

[1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0],

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2],

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2]], dtype=int64)

我们可以看到在左上角和右下角有两个独立的岛。一旦运行label函数，它将返回一个标签矩阵，标识属于彼此的像素区域。具有相同ID的像素表示属于同一区域。在

为了向您展示连接性是如何发挥作用的，下面是另一个简单的示例：

^{pr2}$

输入在左上角有一个交叉模式，在右下角有一个单独的非零值。如果我们使用4-连通性，右下角将被分类为不同的标签，但是如果我们使用默认的连通性(完全)，每个像素都将被归类为同一个标签。在

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