python 连通域面积_python 三维连通域分析
做材料缺陷分析的时候,会用刀三维连通域分析这个算法,作为一个不入流的JS码农,算法我是万万不会自己去写的,而且还是用python去写。不过好在,确实有人写出了很成功的库,可以得以引用,我这里就来重点介绍一个这个库。
Connected Components 3D
#确保你的numpy 库版本是在1.16以上的
pip install connected-components-3d
复制代码
样例:
import cc3d
import numpy as np
labels_in = np.ones((512, 512, 512), dtype=np.int32)
labels_out = cc3d.connected_components(labels_in) # 26-connected
connectivity = 6 # only 26, 18, and 6 are allowed
labels_out = cc3d.connected_components(labels_in, connectivity=connectivity)
# You can adjust the bit width of the output to accomodate
# different expected image statistics with memory usage tradeoffs.
# uint16, uint32 (default), and uint64 are supported.
labels_out = cc3d.connected_components(labels_in, out_dtype=np.uint16)
# You can extract individual components like so:
N = np.max(labels_out)
for segid in range(1, N+1):
extracted_image = labels_out * (labels_out == segid)
process(extracted_image)
# We also include a region adjacency graph function
# that returns a set of undirected edges.
graph = cc3d.region_graph(labels_out, connectivity=connectivity)
复制代码
更多的说明:
可以通过二位连通域算法所得到的数据结果来理解三维连通域分析。(可以参考opencv connectComponentsWithStats 这个算法)
0 0 0 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 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0
0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 3 3 3 0
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 3 3 3 0
0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 2 2 2 2 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
复制代码
对二维数据进行连通域分析的时候,算法就是将连通域通过 不同的数字0(0表示为背景),1,2,3标记出来,然后就可以从中取得这些连通域,做后续的分析处理了。 三维数据一次类推。
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参考网址:https://juejin.im/post/6876361710127710216
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