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  • 2019-08-01 15:52:09

    示例代码:

    import numpy as np
    from skimage import measure
    
    list0 = [0,0,0,0,2,0,0,3,0,0,0,0,3,3,0,0,0,0,3,0,0,0,0,0,0,3,0,0,0,0,3,3,0,0,0,0]
    testa0 = np.array(list0).reshape(6,6)+1	#0会被忽略掉,但是我这里会要使用,所以+1
    
    testa1 = measure.label(testa0, connectivity = 2)#8连通
    testa2 = measure.label(testa0, connectivity = 1)#4连通
    
    #如果想分别对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
    props = measure.regionprops(testa1)
    
    numPix = []
    for ia in range(len(props)):
        numPix += [props[ia].area]
    
    #像素最多的连通区域及其指引
    maxnum = max(numPix)
    index = numPix.index(maxnum)
    
    #最大连通区域的bounding box
    minr, minc, maxr, maxc = props[index].bbox#[minr, maxr),[minc, maxc)
    #最大连通区域中的原始值
    classPlat = testa0[minr,minc]-1
    
    print(props[index].bbox)
    print(classPlat)
    

    可以自行输出每步的结果查看

    skimage.measure.regionprops(label_image)

    属性名称类型描述
    areaint区域内像素点总数
    bboxtuple边界外接框(min_row, min_col, max_row, max_col)
    centroidarray质心坐标
    convex_areaint凸包内像素点总数
    convex_imagendarray和边界外接框同大小的凸包
    coordsndarray区域内像素点坐标
    Eccentricityfloat离心率
    equivalent_diameterfloat和区域面积相同的圆的直径
    euler_numberint区域欧拉数
    extentfloat区域面积和边界外接框面积的比率
    filled_areaint区域和外接框之间填充的像素点总数
    perimeterfloat区域周长
    labelint区域标记
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  • 鹅妹子的skimage.measure.regionprops

    千次阅读 2019-07-04 19:55:20
    参考:https://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.measure.html#skimage.measure.regionprops skimage的强大无需多言,但是木有想到厉害成这个亚子!简直是宝藏函数! 今天简单记录skimage.measure使用中遇到的...

    参考:https://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.measure.html#skimage.measure.regionprops

    skimage的强大无需多言,但是木有想到厉害成这个亚子!简直是宝藏函数!
    今天简单记录skimage.measure使用中遇到的惊喜。

    一、汇总

    函数功能
    skimage.measure.find_contours(array, level)Find iso-valued contours in a 2D array for a given level value.
    skimage.measure.regionprops(label_image[, …])Measure properties of labeled image regions.
    skimage.measure.regionprops_table(label_image)Find image properties and convert them into a dictionary
    skimage.measure.perimeter(image[, neighbourhood])Calculate total perimeter of all objects in binary image.
    skimage.measure.approximate_polygon(coords, …)Approximate a polygonal chain with the specified tolerance.
    skimage.measure.subdivide_polygon(coords[, …])Subdivision of polygonal curves using B-Splines.
    skimage.measure.ransac(data, model_class, …)Fit a model to data with the RANSAC (random sample consensus) algorithm.
    skimage.measure.block_reduce(image, block_size)Down-sample image by applying function to local blocks.
    skimage.measure.moments(image[, order])Calculate all raw image moments up to a certain order.
    skimage.measure.moments_central(image[, …])Calculate all central image moments up to a certain order.
    skimage.measure.moments_coords(coords[, order])Calculate all raw image moments up to a certain order.
    skimage.measure.moments_coords_central(coords)Calculate all central image moments up to a certain order.
    skimage.measure.moments_normalized(mu[, order])Calculate all normalized central image moments up to a certain order.
    skimage.measure.moments_hu(nu)Calculate Hu’s set of image moments (2D-only).
    skimage.measure.marching_cubes_lewiner(volume)Lewiner marching cubes algorithm to find surfaces in 3d volumetric data.
    skimage.measure.marching_cubes_classic(volume)Classic marching cubes algorithm to find surfaces in 3d volumetric data.
    skimage.measure.mesh_surface_area(verts, faces)Compute surface area, given vertices & triangular faces
    skimage.measure.profile_line(image, src, dst)Return the intensity profile of an image measured along a scan line.
    skimage.measure.label(input[, neighbors, …])Label connected regions of an integer array.
    skimage.measure.points_in_poly(points, verts)Test whether points lie inside a polygon.
    skimage.measure.grid_points_in_poly(shape, verts)Test whether points on a specified grid are inside a polygon.
    skimage.measure.compare_ssim(X, Y[, …])Compute the mean structural similarity index between two images.
    skimage.measure.compare_mse(im1, im2)Compute the mean-squared error between two images.
    skimage.measure.compare_nrmse(im_true, im_test)Compute the normalized root mean-squared error (NRMSE) between two images.
    skimage.measure.compare_psnr(im_true, im_test)Compute the peak signal to noise ratio (PSNR) for an image.
    skimage.measure.shannon_entropy(image[, base])Calculate the Shannon entropy of an image.
    skimage.measure.LineModelND()Total least squares estimator for N-dimensional lines.
    skimage.measure.CircleModel()Total least squares estimator for 2D circles.
    skimage.measure.EllipseModel()Total least squares estimator for 2D ellipses.

    下面捡两个自己用的比较多的函数记录一下,后续用到其他会继续更新。

    二、skimage.measure.find_contours

    对于给定的水平值,在二维数组中找到等值的轮廓,可以用来检测二值图像的边缘轮廓。

    skimage.measure.find_contours(array, level, fully_connected='low', positive_orientation='low')
    

    参数
    数组:2D输入数据的二维图像,用于查找轮廓。
    level:其中查找数组中的轮廓的值。
    fully_connected:str,{‘low’,‘high’}指示给定级别值以下的数组元素是否被视为完全连接(并且因此值之上的元素将仅面向连接),反之亦然。(详情请参见下面的注释。)
    positive_orientation:‘low’或’high’表示输出轮廓是否会在低或高值元素的岛周围产生正向多边形。如果’低’,那么等高线将围绕低于等值的元素逆时针旋转。或者,这意味着低值元素总是在轮廓的左侧。

    返回
    轮廓:(n,2)列表的列表每个轮廓都是形状(n,2)的状态,由沿着轮廓的n(行,列)坐标组成。 |

    三、skimage.measure.regionprops

    skimage.measure.regionprops(label_image, intensity_image=None, cache=True)
    

    测量标记的图像区域的属性。

    参数
    label_image:(N,M)ndarray标记的输入图像。值为0的标签将被忽略。intensity_image:(N,M)ndarray,可选强度(即输入)与标记图像大小相同的图像。缺省值是None。
    cache:bool,可选确定是否缓存计算的属性。缓存属性的计算速度要快得多,而内存消耗增加。

    返回
    属性:RegionProperties列表每个项目描述一个带标签的区域,并且可以使用下面列出的属性进行访问。

    以下是可以访问的属性

    area : int
    区域的像素数
    bbox : tuple
    Bounding box (min_row, min_col, max_row, max_col).
    Pixels belonging to the bounding box are in the half-open interval
    [min_row; max_row) and [min_col; max_col).
    bbox_area : int
    Number of pixels of bounding box.
    centroid : array
    质心坐标 tuple (row, col).
    convex_area : int
    凸包图像的像素数
    convex_image : (H, J) ndarray
    Binary convex hull image which has the same size as bounding box.
    coords : (N, 2) ndarray
    Coordinate list (row, col) of the region.
    eccentricity : float
    Eccentricity of the ellipse that has the same second-moments as the
    region. The eccentricity is the ratio of the focal distance
    (distance between focal points) over the major axis length.
    The value is in the interval [0, 1).
    When it is 0, the ellipse becomes a circle.
    equivalent_diameter : float
    The diameter of a circle with the same area as the region.
    euler_number : int
    Euler characteristic of region. Computed as number of objects (= 1)
    subtracted by number of holes (8-connectivity).
    extent : float
    Ratio of pixels in the region to pixels in the total bounding box.
    Computed as area / (rows * cols)
    filled_area : int
    Number of pixels of filled region.
    filled_image : (H, J) ndarray
    Binary region image with filled holes which has the same size as
    bounding box.
    image : (H, J) ndarray
    Sliced binary region image which has the same size as bounding box.
    inertia_tensor : (2, 2) ndarray
    Inertia tensor of the region for the rotation around its mass.
    inertia_tensor_eigvals : tuple
    The two eigen values of the inertia tensor in decreasing order.
    intensity_image : ndarray
    Image inside region bounding box.
    label : int
    The label in the labeled input image.
    local_centroid : array
    Centroid coordinate tuple (row, col), relative to region bounding
    box.
    major_axis_length : float
    The length of the major axis of the ellipse that has the same
    normalized second central moments as the region.
    max_intensity : float
    Value with the greatest intensity in the region.
    mean_intensity : float
    Value with the mean intensity in the region.
    min_intensity : float
    Value with the least intensity in the region.
    minor_axis_length : float
    The length of the minor axis of the ellipse that has the same
    normalized second central moments as the region.
    moments : (3, 3) ndarray
    Spatial moments up to 3rd order::

            m_ji = sum{ array(x, y) * x^j * y^i }
    
        where the sum is over the `x`, `y` coordinates of the region.
    **moments_central** : (3, 3) ndarray
        Central moments (translation invariant) up to 3rd order::
    
            mu_ji = sum{ array(x, y) * (x - x_c)^j * (y - y_c)^i }
    
        where the sum is over the `x`, `y` coordinates of the region,
        and `x_c` and `y_c` are the coordinates of the region's centroid.
    **moments_hu** : tuple
        Hu moments (translation, scale and rotation invariant).
    **moments_normalized** : (3, 3) ndarray
        Normalized moments (translation and scale invariant) up to 3rd order::
    
            nu_ji = mu_ji / m_00^[(i+j)/2 + 1]
    
        where `m_00` is the zeroth spatial moment.
    **orientation** : float
        与该区域具有相同二阶矩的椭圆的x轴与主轴之间的夹角。
        Angle between the X-axis and the major axis of the ellipse that has
        the same second-moments as the region. Ranging from `-pi/2` to
        `pi/2` in counter-clockwise direction.
    **perimeter** : float
        Perimeter of object which approximates the contour as a line
        through the centers of border pixels using a 4-connectivity.
    **solidity** : float
        Ratio of pixels in the region to pixels of the convex hull image.
    **weighted_centroid** : array
        Centroid coordinate tuple ``(row, col)`` weighted with intensity
        image.
    **weighted_local_centroid** : array
        Centroid coordinate tuple ``(row, col)``, relative to region bounding
        box, weighted with intensity image.
    **weighted_moments** : (3, 3) ndarray
        Spatial moments of intensity image up to 3rd order::
    
            wm_ji = sum{ array(x, y) * x^j * y^i }
    
        where the sum is over the `x`, `y` coordinates of the region.
    **weighted_moments_central** : (3, 3) ndarray
        Central moments (translation invariant) of intensity image up to
        3rd order::
    
            wmu_ji = sum{ array(x, y) * (x - x_c)^j * (y - y_c)^i }
    
        where the sum is over the `x`, `y` coordinates of the region,
        and `x_c` and `y_c` are the coordinates of the region's weighted
        centroid.
    **weighted_moments_hu** : tuple
        Hu moments (translation, scale and rotation invariant) of intensity
        image.
    **weighted_moments_normalized** : (3, 3) ndarray
        Normalized moments (translation and scale invariant) of intensity
        image up to 3rd order::
    
            wnu_ji = wmu_ji / wm_00^[(i+j)/2 + 1]
    
        where ``wm_00`` is the zeroth spatial moment (intensity-weighted area).
    
    展开全文
  • skimage.measure.label和skimage.measure.regionprops()

    万次阅读 多人点赞 2019-06-29 22:25:39
    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...

    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 = 5
        x, 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)] = 1
        mask = 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
    areaint区域内像素点总数
    bboxtuple边界外接框(min_row, min_col, max_row, max_col)
    centroidarray  质心坐标
    convex_areaint凸包内像素点总数
    convex_imagendarray和边界外接框同大小的凸包  
    coordsndarray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_numberint  区域欧拉数
    extent float区域面积和边界外接框面积的比率
    filled_areaint区域和外接框之间填充的像素点总数
    perimeter float区域周长
    labelint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 = 5
        x, 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)] = 1
        mask = 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]])

     

    展开全文
  • measure.label操作后,会将二值化(全True或Flase)的图片值全部重新赋值,当做为一种标记,具体赋值方式是:比如二值化图像中,有8个单独的连通区域,那么第一个连通区域内所有像素点值变为1,第二个连通区域内...

    算法解释详细,有算法执行过程动态GIF图的:https://blog.csdn.net/icvpr/article/details/10259577

    算法文字解释的简介易懂的:https://www.cnblogs.com/ryuasuka/p/4932239.html

    regionprops函数一些属性的效果演示:https://www.cnblogs.com/nktblog/archive/2012/06/13/2547938.html

    ————————————————————————————————————————————

    我的一些测试:

    其中,.area函数意思是统计某连通区域中,总像素点个数。如下:

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltZzIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy84NDYwMjkvMjAxOTAxLzg0NjAyOS0yMDE5MDEwODEwMTAyNTg4MS0xOTQyNjQ3MjQ5LnBuZw==.jpg

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltZzIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy84NDYwMjkvMjAxOTAxLzg0NjAyOS0yMDE5MDEwODEwMTA0MjIyMi0zMzg1NTA0NjYucG5n.jpg

    上述二值化图像中,共有14个区域(第一个区域为全黑区域),.area函数能够统计每个区域中像素点个数。

    .bbox:囊括该连通区域内所有像素点的最小矩形。其返回值有4个,分别是

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltZzIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy84NDYwMjkvMjAxOTAxLzg0NjAyOS0yMDE5MDEwODEwMjQ1MzU4OS0xNTk3MzUwMjE5LnBuZw==.jpg,其值都是具体的图像坐标位置。

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltZzIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy84NDYwMjkvMjAxOTAxLzg0NjAyOS0yMDE5MDEwODExMDQ1MjI0Ni02MTY3MzM5MTQucG5n.jpg

    measure.label操作后,会将二值化(全True或Flase)的图片值全部重新赋值,当做为一种标记,具体赋值方式是:比如二值化图像中,有8个单独的连通区域,那么第一个连通区域内所有像素点值变为1,第二个连通区域内所有像素点值变为2,依次类推。如下图:

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltZzIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy84NDYwMjkvMjAxOTAxLzg0NjAyOS0yMDE5MDEwODExMTkwNzU5NC01MzIyNTEzOTgucG5n.jpg

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  • Measure的英文学习链接:http://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.measure.html 1、Measure中所有的函数功能做一个简单的介绍: skimage.measure.find_contours(array,level) 对于给定的...
  • Reference [1] skimage.measure.label — skimage v0.13dev docs [2] skimage.measure.regionpropsskimage v0.13dev docs [3] python数字图像处理(18):高级形态学处理 [4] 图像分析:二值图像连通域标记
  • 导入:from skimage.measure import label,regionprops 1、Skimage中的label参数解释: 作用:实现连通区域标记 output=label(input,neighbors= None,background= None,return_num= False,connectivity= None) ...
  • measureskimage.measure....skimage.measure.block_reduce(image,block_size)通过对局部块应用函数来下采样图像。skimage.measure.compare_mse(im1,im2)计算两幅图像之间的均方差。skimage.measure.comp...
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  • title: Skimage库使用 date: 2021-04-13 08:07:15 tags: 学习笔记 图像处理 abbrlink: 13 Skimage库使用 ...最近发现Skimage库挺好用的,可以和OpenCV搭配一起使用,让图像处理更加灵活...from skimage import measure.
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    morphology.convex_hull_image(image) 计算凸包 morphology.convex_hull_object(img,neighbors=8) 计算凸包 measure.label(image,connectivity) 标记凸包 measure.regionprops(image_label) 返回连通域的属性列表 ...
  • 【Python】skimage模块

    千次阅读 2018-05-12 13:59:50
    比如,scipy中misc和ndimage中都有相应的图像处理函数,现在就介绍一下scikit-image模块吧:1)例图: from skimage import datadata里面会有样图,如data.camera()是一张(512, 512)的图;2)滤...
  • skimage模块

    千次阅读 2017-11-16 17:27:45
    可以用来做图像做处理的模块有很多,不过对于使用python不熟悉,或者刚使用python做图像处理的时候,经常不知道应该选择...from skimage import data 例图: data里面会有样图,如data.camera()是一张(512, 512)
  • 本文介绍了使用skimage完成二值图像连通区域标记及属性计算的过程,并给出了详细的文档。
  • 这里需要注意的是:measure.label函数获取的连通域背景是0,前景的连通域其实是从1开始计算,而measure.regionprops函数获取的连通域不包含背景,前景的连通域属性就是从0开始的。 下面举一个例子: 随便找...
  • skimage.measure.approximate_polygon(coords,...) 近似具有指定公差的多边形链。 skimage.measure.block_reduce(image,block_size) 通过对局部块应用函数来下采样图像。
  • 函数格式: from skimage import measure labels = measure.label(二值图像,connectivity=None) connectivity表示连接的模式,1代表4邻接,2代表8邻接。 返回一个与图像同样大小的数组,背景都是0,对于前景的连...
  • 形态学处理,除了最基本的膨胀、腐蚀、开/闭运算、黑/白帽处理外,还有一些更高级的运用,如凸包,连通区域标记,删除小块区域等。 1、凸包 凸包是指一个凸多边形,这个...skimage.morphology.convex_hull_image...
  • skimage包的morphology子模块中,提供了一个remove_small_objects()函数,可以通过自己设定的连通域面积阈值有效去掉图片中的噪点,但是在具体使用过程中会发现:这个函数使用起来还有诸多的不便,好在这个函数的源...

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