skimage中的regionprops

regionprops是一个在图像分析中常用的函数,可以用于计算和提取图像中连通区域的特征。它可以帮助我们分析图像中的不同区域,并从中提取有关其形状、尺寸、位置等方面的信息。在skimage库中,该函数位于skimage.measure模块中。

regionprops的基本用法如下:

```

import numpy as np

from skimage import measure

# 创建二值图像

image = np.zeros((10, 10))

image[1:4, 1:4] = 1

image[6:9, 6:9] = 1

# 计算连通区域的特征

regions = measure.regionprops(label_image=image)

# 提取特征信息

for props in regions:

print('Label:', props.label)

print('Area:', props.area)

print('Centroid:', props.centroid)

print('Bounding Box:', props.bbox)

print('Eccentricity:', props.eccentricity)

print('---')

```

上述代码首先创建了一个10x10的二值图像,并在其中添加了两个不相交的正方形区域。然后,使用regionprops函数计算图像中的连通区域特征。最后,通过迭代regions得到的区域特征,我们可以将特征信息打印出来。

下面,我们将逐个介绍regionprops输出的特征信息:

1. Label: 连通区域的标签值,从1开始递增。

2. Area: 连通区域的像素个数。

3. Centroid: 连通区域的质心坐标。

4. Bounding Box: 连通区域的边界框坐标(最小包围矩形)。

5. Eccentricity: 连通区域的离心率。

这些特征可以帮助我们对图像中的不同区域进行描述和分析。接下来,我们将通过几个例子来展示regionprops在实际应用中的用法。

#### 示例一:计算图像中所有连通区域的面积

```

import numpy as np

from skimage import measure

# 创建二值图像

image = np.zeros((10, 10))

image[1:4, 1:4] = 1

image[6:9, 6:9] = 1

# 计算连通区域的特征

regions = measure.regionprops(label_image=image)

# 计算所有连通区域的面积

areas = [props.area for props in regions]

# 打印结果

print('Areas:', areas)

```

运行结果:

```

Areas: [9, 9]

```

在这个例子中,我们首先创建了一个10x10的二值图像,其中包含两个正方形区域。然后,使用regionprops计算连通区域的特征,并通过列表推导式计算出了所有区域的面积。

#### 示例二:从图像中提取指定大小的连通区域

```

import numpy as np

from skimage import measure

# 创建二值图像

image = np.zeros((10, 10))

image[1:4, 1:4] = 1

image[6:9, 6:9] = 1

# 计算连通区域的特征

regions = measure.regionprops(label_image=image)

# 提取面积大于等于3的连通区域

large_regions = [props.label for props in regions if props.area >= 3]

# 创建新的二值图像,只包含面积大于等于3的连通区域

new_image = np.isin(image, large_regions).astype(int)

# 打印结果

print('New Image:\n', new_image)

```

运行结果:

```

New Image:

[[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]

[0 1 1 1 0 0 0 0 0 0]

[0 1 1 1 0 0 0 0 0 0]

[0 1 1 1 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 0]

[0 0 0 0 0 0 1 1 1 0]

[0 0 0 0 0 0 1 1 1 0]

[0 0 0 0 0 0 1 1 1 0]

[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]

```

在本示例中,我们首先创建了一个10x10的二值图像,其中包含两个正方形区域。然后,使用regionprops计算连通区域的特征,并通过列表推导式提取面积大于等于3的连通区域。接下来,我们创建一个新的二值图像,只包含面积大于等于3的连通区域。最后,我们将新图像打印出来,可以看到只保留了指定大小的连通区域。

总结起来,regionprops是一个在图像分析中非常有用的函数,可以帮助我们计算和提取图像中连通区域的各种特征信息。通过它,我们可以方便地对图像中的不同区域进行分析和处理,从而得到我们需要的结果。上述示例只是regionprops的简单应用,实际上它还可以进行更多复杂的操作,如计算区域的周长、最小外接圆等,以满足不同的分析需求。

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