在Python中,可以使用regionprops函数从二进制图像的连通区域中提取属性。 下面是一个示例代码: import matplotlib.pyplot as plt from skimage.measure import label, regionprops # 读取二进制图像 image = plt.imread('binary_image.png') # 对图像进行标记 label_image = label(image) # 提取连通区域的属性 regio...
Python代码: from skimage import measure labels = measure.label(image_binary, background=1) # same image_binary as above propsa = measure.regionprops(labels) for label in propsa: object_size = len(label.coords) Python代码似乎运行得很好...除了大多数检测到的对象将具有object_size1-200,然后一对...
问如何在Python的二值图像上使用skimage.measure.regionprops按面积或偏心进行过滤EN二值图像几何形状提取与...
cucim.skimage.measure.regionprops(label_image, intensity_image=None, cache=True, coordinates=None, *, extra_properties=None) 测量标记图像区域的属性。 参数: label_image:(M, N[, P]) 数组 标记的输入图像。值为 0 的标签将被忽略。 在0.14.1 版中更改:之前,label_image被处理numpy.squeeze因此允许...
在Python中使用regionprops 我试图分析灰度TIFF堆栈,其中给定的帧将看起来像这样。 我对它进行滤波(使用高斯模糊),然后对它进行二值化(使用Otsu的方法进行阈值化)。 MATLAB代码,工作很好: image_conncomp = bwconncomp(image_binary);# entire stack is held in image_binaryfori=1:image_conncomp.NumObjects ...
python skimage中的Regionprops不返回intensity_mean您需要将intensity_image=作为输入传递给regionprops，以便...
Python skimage.measure.regionprops用法及代码示例 用法: skimage.measure.regionprops(label_image, intensity_image=None, cache=True, coordinates=None, *, extra_properties=None) 测量标记图像区域的属性。 参数: label_image:(M, N[, P]) 数组 标记的输入图像。值为 0 的标签将被忽略。
skimage.measure.regionprops_table(label_image, intensity_image=None, properties=('label','bbox'), *, cache=True, separator='-', extra_properties=None) 计算图像属性并将它们作为pandas-compatible 表返回。 该表是将列名映射到值数组的字典。有关详细信息,请参阅下面的注释部分。