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Python實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)圖像連通域的示例詳解

更新時(shí)間：2023年04月25日 16:32:20 作者：微小冷

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了如何利用Python實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)圖像連通域的功能，文中的示例代碼講解詳細(xì)，感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起了解一下

數(shù)組統(tǒng)計(jì)函數(shù)

ndimage提供一系列函數(shù)，可以計(jì)算標(biāo)注后的數(shù)組的相關(guān)特征，比如最值、均值、均方根等。

下列函數(shù)，如果未作其他說明，那么就有3個(gè)參數(shù)，分別是(input, labels=None, index=None)，其中input為輸入數(shù)組；labels為input的標(biāo)簽，形狀和input相同；index為整數(shù)或者整數(shù)數(shù)列，為用于計(jì)算的label。

函數(shù)	物理量	函數(shù)	物理量
mean	平均值	center_of_mass	質(zhì)心
maximum	最大值	maximum_position	最大值位置
minimum	最小值	minimum_position	最小值位置
median	中位數(shù)	extrema	最大值、最小值，及其位置
sum_labels	求和
variance	方差	standard_deviation	標(biāo)準(zhǔn)差

示例如下

import numpy as np
import scipy.ndimage as sn

x = np.random.randint(10, size=(3,3))
print(x)
'''
[[0 3 5]
 [9 3 1]
 [1 5 7]]
'''
sn.center_of_mass(x)    # (1.1470588235294117, 1.088235294117647)
sn.extrema(x)           # (0, 9, (0, 0), (1, 0))

連通域標(biāo)記

通過label函數(shù)，可以對(duì)數(shù)組中的連通區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注，效果如下

from scipy.ndimage import label
import numpy as np
a = np.array([[0,0,1,1,0,0],
              [0,0,0,1,0,0],
              [1,1,0,0,1,0],
              [0,0,0,1,0,0]])
labels, N = label(a)
print(labels)
'''
[[0 0 1 1 0 0]
 [0 0 0 1 0 0]
 [2 2 0 0 3 0]
 [0 0 0 4 0 0]]
'''
print(N)    4

在label函數(shù)中，還有一個(gè)用于規(guī)范何為“連通”的參數(shù)，即structure，其數(shù)據(jù)類型為二值數(shù)組，其維度與輸入的input相同。

在上面的示例中，連通域1,3,4盡管沒有上下左右的聯(lián)系，但在對(duì)角線上是有交集的，通過調(diào)整structure參數(shù)，可以提供一種將這三個(gè)區(qū)域連在一起的連通域方案。

stru = np.ones([3,3])
bLab, bN = label(a, stru)
print(bLab)
‘'‘
[[0 0 1 1 0 0]
 [0 0 0 1 0 0]
 [2 2 0 0 1 0]
 [0 0 0 1 0 0]]
'‘'

可見，這次只選出了兩組連通域。

連通域統(tǒng)計(jì)

前面提到的所有統(tǒng)計(jì)函數(shù)，形參都有三個(gè)，分別是input, labels, index，其中input為輸入數(shù)組，labels為將要處理的連通域，index為準(zhǔn)備處理的連通域序號(hào)。

np.random.seed(42)
test = np.random.rand(5,5)
test[test<0.8] = 0
labels, N = sn.label(test)
print(N)        # 2
print(labels)    # 
‘'‘
[[0 1 0 0 0]
 [0 0 2 0 0]
 [0 2 2 0 0]
 [0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0]]
'‘'
print(test)
‘'‘
[[0.         0.95071431 0.         0.         0.        ]
 [0.         0.         0.86617615 0.         0.        ]
 [0.         0.96990985 0.83244264 0.         0.        ]
 [0.         0.         0.         0.         0.        ]
 [0.         0.         0.         0.         0.        ]]
'‘'

接下來通過連通域統(tǒng)計(jì)函數(shù)，針對(duì)某個(gè)連通域進(jìn)行計(jì)算

>>> sn.mean(test, labels, 1)
0.9507143064099162
>>> sn.mean(test, labels, 2)
0.8895095462457837
>>> sn.mean(test, labels, 0)
0.0

當(dāng)index=1時(shí)，會(huì)找出labels中為1的位置，然后把test中這些位置的元素求平均。

到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)圖像連通域的示例詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python統(tǒng)計(jì)圖像連通域內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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