如何从skimage.morphology.watershedscipy中选择/访问一个区域以为每个对象生成蒙版

问题描述

我在这里使用代码-对于图像，我使用分水岭算法进行分段-现在，我要访问这些分段，从而为此项目生成蒙版。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import ndimage as ndi

from skimage.segmentation import watershed
from skimage.feature import peak_local_max


# Generate an initial image with two overlapping circles
x,y = np.indices((80,80))
x1,y1,x2,y2 = 28,28,44,52
r1,r2 = 16,20
mask_circle1 = (x - x1)**2 + (y - y1)**2 < r1**2
mask_circle2 = (x - x2)**2 + (y - y2)**2 < r2**2
image = np.logical_or(mask_circle1,mask_circle2)

# Now we want to separate the two objects in image
# Generate the markers as local maxima of the distance to the background
distance = ndi.distance_transform_edt(image)
local_maxi = peak_local_max(distance,indices=False,footprint=np.ones((3,3)),labels=image)
markers = ndi.label(local_maxi)[0]
labels = watershed(-distance,markers,mask=image)

fig,axes = plt.subplots(ncols=3,figsize=(9,3),sharex=True,sharey=True)
ax = axes.ravel()

ax[0].imshow(image,cmap=plt.cm.gray)
ax[0].set_title('Overlapping objects')
ax[1].imshow(-distance,cmap=plt.cm.gray)
ax[1].set_title('Distances')
ax[2].imshow(labels,cmap=plt.cm.nipy_spectral)
ax[2].set_title('Separated objects')

for a in ax:
    a.set_axis_off()

fig.tight_layout()
plt.show()

我现在如何为每个对象制作遮罩？ （适用于Python 3.7）

解决方法

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