skimage作为图像处理库,包括多种图像分割算法。其中超像素slic目前表现较好,该部分代码如下。 from skimage.segmentation import slic,mark_boundaries from skimage import io import matplotlib.pyplot as plt # import numpy as np # # np.set_printoptions(threshold=np.inf) img = io.imread("Lenna.png") segme...
from skimage.segmentation import slic,mark_boundaries from skimage import io import matplotlib.pyplot as plt img = io.imread("图片路径X01_1_0000000250.jpg") segments = slic(img, n_segments=60, compactness=10) out=mark_boundaries(img,segments) plt.title("n_segments=60") plt.imshow(out) pl...
六、形态图像处理 在本章中,我们将讨论数学形态学和形态学图像处理。形态图像处理是与图像中特征的形状或形态相关的非线性操作的集合。这些操作特别适合于二值图像的处理(其中像素表示为 0 或 1,并且根据惯例,对象的前景=1 或白色,背景=0 或黑色),尽管它可以扩展到灰度图像。 在形态学运算中,使用结构元素(小模...
但目前,我们的许多单元测试是在更低的级别上操作,直接作用于模型。在本章中,我们将讨论将这些测试提升到服务层级别涉及的权衡以及一些更一般的测试准则。 我们的测试金字塔看起来怎么样? 让我们看看将这一举措转向使用服务层及其自己的服务层测试对我们的测试金字塔有何影响: 测试类型计数 代码语言:javascript 复制 $ ...
Maintainability: Modules are typically designed so that they enforce logical boundaries between different problem domains. If modules are written in a way that minimizes interdependency, there is decreased likelihood that modifications to a single module will have an impact on other parts of the program...
lyr = m.listLayers('NE_State_Boundaries')[0] lyr_cim = lyr.getDefinition('V3') featTab = lyr_cim.featureTableiflen(featTab.fieldDescriptions) ==0:#No CIM field descriptionsprint(f'LYR desc count PRE mod: {len(featTab.fieldDescriptions)}') ...
fromskimage.segmentationimportmark_boundariesimportmatplotlib.pyplotasplt# 读取遥感影像image=imread('image.tif')# 将彩色影像转换为灰度图gray_image=rgb2gray(image)# 使用大津阈值算法进行图像分割thresh=threshold_otsu(gray_image)binary_image=gray_image>thresh# 标记分割结果result=mark_boundaries(image,binary_...
from .boundaries import find_boundaries, mark_boundaries from ._clear_border import clear_border from ._join import join_segmentations, relabel_from_one, relabel_sequential from ..morphology import watershed # 表示从上一层路径下的morphology包中导入watershed模块 ...
from skimage.segmentation import mark_boundaries, find_boundaries 本节的这个例子源自scikit-image文档,它演示了如何从背景中分割目标。先使用基于边缘的分割算法,然后使用基于区域的分割算法。将源自skimage.data的硬币图像作为输入图像,在较幽暗的背景下勾勒出了硬币的轮廓。
mark_bound = mark_boundaries(image, segments) # 转换为gdal格式 mark_bound = mark_bound.swapaxes(1, 0) mark_bound = mark_bound.swapaxes(0, 2) writeTiff(mark_bound, geotrans, proj, mark_bound_path) # 真实分割数目 numSegments_true = np.max(segments) + 1 ...