【医疗影像处理】对分割的mask做处理,保留最大联通区域
API
- skimage.measure
https://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.measure.html
out_arr 为得到的结果mask矩阵。
from skimage import measure
labels = measure.label(out_arr, neighbors=8)
print(np.unique(labels))
[ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 ]
0 为背景
max_num = 0
for j in range(1, np.max(labels)+1):if np.sum(labels==j) > max_num:max_num = np.sum(labels==j)max_pixel = jif np.sum(labels==j)>0.1*np.sum(labels!=0):labels[labels==j] = max_pixel
labels[labels != max_pixel]=0
labels[labels == max_pixel]=1
labels = np.array(labels,dtype=np.int8)
此时只保留了面积最大的联通区域。
measure.label 有参数为联通选择——neighbors
neighbors : {4, 8}, int, optional
Whether to use 4- or 8-“connectivity”. In 3D, 4-“connectivity” means connected pixels have to share face, whereas with 8-“connectivity”, they have to share only edge or vertex. Deprecated, use connectivity instead.
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