python---之scipy.ndimage.measurements.label

scipy.ndimage.measurements.label(input, structure=None, output=None)

input:输入一个数组，数组中非0值被认为是目标区域，0值是背景区域

structure:可以用 scipy.ndimage.generate_binary_structure函数来规定连通域图像的维度和连通域所需要的邻域

output：If output is a data type, it specifies the type of the resulting labeled feature array If output is an array-like object, then output will be updated with the labeled features from this function. This function can operate in-place, by passing output=input. Note that the output must be able to store the largest label, or this function will raise an Exception.

输出：

label:一个被已经分好连通域的label图像：

num_feartures:统计一共有多少种连通分量的数量，例如数字5代表一共有5种，ID分别是1，2，3，4，5

当我使用前面的structure函数时，structure定义了连通分量的空间距离到底是几邻域的，下面的定义了8邻域，所以在8邻域内部的都被归为1类连通分量，所以连通分量就由上面的4减少为2了：

如下：

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