问题描述
我已经通过 Otsu 方法生成了一个掩码,现在我必须从中消除某些不满足面积或偏心率条件的封闭区域。
我使用 skimage.measure.label
函数标记蒙版,然后对其应用 skimage.measure.regionprops
以获取有关区域面积和离心率的信息。代码如下:
lab_img = label(mask)
regions = regionprops(lab_img)
for region in regions:
if (condition):
# Remove this region
# final_mask = mask (but without the discarded regions)
有谁知道一种有效的方法来做到这一点? 谢谢!
解决方法
这是获得所需内容的一种方法。关键函数是 map_array
,它允许您根据输入和输出值重新映射数组中的值,就像使用 Python 字典一样。因此,您可以使用 regionprops_table
创建一个属性表,然后使用 NumPy 快速过滤这些列,最后使用标签列重新映射。举个例子:
from skimage import measure,util
...
lab_image = measure.label(mask)
# table is a dictionary mapping column names to data columns
# (NumPy arrays)
table = regionprops_table(
lab_image,properties=('label','area','eccentricity'),)
condition = (table['area'] > 10) & (table['eccentricity'] < 0.5)
# zero out labels not meeting condition
input_labels = table['label']
output_labels = input_labels * condition
filtered_lab_image = util.map_array(
lab_image,input_labels,output_labels
)