skimage.measure.label和skimage.measure.regionprops()

原博客

https://www.cnblogs.com/denny402/p/5166258.html

skimage.measure.label()函数

对二值图像进行连通区域进行标记，它的返回值就是标记，并没有对二值图像进行改变

在二值图像中，如果两个像素点相邻且值相同（同为0或同为1），那么就认为这两个像素点在一个相互连通的区域内。而同一个连通区域的所有像素点，都用同一个数值来进行标记，这个过程就叫连通区域标记。在判断两个像素是否相邻时，我们通常采用4连通或8连通判断。在图像中，最小的单位是像素，每个像素周围有8个邻接像素，常见的邻接关系有2种：4邻接与8邻接。4邻接一共4个点，即上下左右，如下左图所示。8邻接的点一共有8个，包括了对角线位置的点，如下右图所示。

在skimage包中，我们采用measure子模块下的label（）函数来实现连通区域标记。

函数格式：

skimage.measure.label（image,connectivity=None)

参数中的image表示需要处理的二值图像，connectivity表示连接的模式，1代表4邻接，2代表8邻接。

输出一个标记数组（labels), 从0开始标记。

#coding=utf-8
import numpy as np
import scipy.ndimage as ndi
from skimage import measure,color
import matplotlib.pyplot as plt#编写一个函数来生成原始二值图像
def microstructure(l=256):n = 5x, y = np.ogrid[0:l, 0:l]  #生成网络mask = np.zeros((l, l))generator = np.random.RandomState(1)  #随机数种子points = l * generator.rand(2, n**2)mask[(points[0]).astype(np.int), (points[1]).astype(np.int)] = 1mask = ndi.gaussian_filter(mask, sigma=l/(4.*n)) #高斯滤波return mask > mask.mean()data = microstructure(l=128)*1 #生成测试图片labels=measure.label(data,connectivity=2)  #8连通区域标记
dst=color.label2rgb(labels)  #根据不同的标记显示不同的颜色
print('regions number:',labels.max()+1)  #显示连通区域块数(从0开始标记)fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
ax1.imshow(data, plt.cm.gray, interpolation='nearest')
ax1.axis('off')
ax2.imshow(dst,interpolation='nearest')
ax2.axis('off')fig.tight_layout()
plt.show()

skimage.measure.regionprops()函数

如果想分别上面的的每一个连通区域进行操作，比如计算面积、外接矩形、凸包面积等，则需要调用measure子模块的regionprops（）函数。该函数格式为：

返回所有连通区块的属性列表，常用的属性列表如下表：

属性名称	类型	描述
area	int	区域内像素点总数
bbox	tuple	边界外接框(min_row, min_col, max_row, max_col)
centroid	array	质心坐标
convex_area	int	凸包内像素点总数
convex_image	ndarray	和边界外接框同大小的凸包
coords	ndarray	区域内像素点坐标
Eccentricity	float	离心率
equivalent_diameter	float	和区域面积相同的圆的直径
euler_number	int	区域欧拉数
extent	float	区域面积和边界外接框面积的比率
filled_area	int	区域和外接框之间填充的像素点总数
perimeter	float	区域周长
label	int	区域标记

代码

#coding=utf-8
import numpy as np
import scipy.ndimage as ndi
from skimage import measure,color
import matplotlib.pyplot as plt#编写一个函数来生成原始二值图像
def microstructure(l=256):n = 5x, y = np.ogrid[0:l, 0:l]  #生成网络mask = np.zeros((l, l))generator = np.random.RandomState(1)  #随机数种子points = l * generator.rand(2, n**2)mask[(points[0]).astype(np.int), (points[1]).astype(np.int)] = 1mask = ndi.gaussian_filter(mask, sigma=l/(4.*n)) #高斯滤波return mask > mask.mean()data = microstructure(l=128)*1 #生成测试图片labels = measure.label(data,connectivity=2)  ##筛选连通区域大于５００的
properties = measure.regionprops(labels)
valid_label = set()
for prop in properties:if prop.area > 500:valid_label.add(prop.label)
current_bw = np.in1d(labels, list(valid_label)).reshape(labels.shape)dst = color.label2rgb(current_bw)  #根据不同的标记显示不同的颜色
print('regions number:', current_bw.max()+1)  #显示连通区域块数(从0开始标记)fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1, 3, figsize=(8, 4))
ax1.imshow(data, plt.cm.gray, interpolation='nearest')
ax1.axis('off')
ax2.imshow(current_bw, plt.cm.gray, interpolation='nearest')
ax2.axis('off')
ax3.imshow(dst,interpolation='nearest')
ax3.axis('off')fig.tight_layout()
plt.show()

skimage.segmentation.clear_border函数

https://blog.csdn.net/qq_36401512/article/details/88252649

clear_border(labels, buffer_size=0, bgval=0, in_place=False)主要作用是清除二值图像中边界的1值。例如

>>> import numpy as np
>>> from skimage.segmentation import clear_border
>>> labels = np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],
...                    [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
...                    [1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0],
...                    [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
...                    [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
...                    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
>>> clear_border(labels)
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0],[0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],[0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])