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") segments = slic(img, n_segments=60, compactnes...
mark _ boundaries()功能是返回带有标注区域之间边界的图像。语法:撇去.分割.标记 _ 边界(图像) 参数: 图像:图像 label_img : 带标记区域的标签阵列 颜色:边界的 RGB 颜色 轮廓_ 颜色:周围边界的 RGB 颜色 返回:标记:标记有边界的图像代码:Python 3...
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...
我们引入了服务层来捕获我们从工作应用程序中需要的一些额外的编排责任。服务层帮助我们清晰地定义我们的用例以及每个用例的工作流程:我们需要从我们的存储库中获取什么,我们应该进行什么预检和当前状态验证,以及我们最终保存了什么。
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...
这提高了性能,并使修改单个布局元素变得更加容易,例如,不必获取整个布局定义,找到元素,执行更改,再将更改推送回到布局。 支持getDefinition和setDefinition方法的新类包括:BookmarkMapSeries、GraphicElement、GroupElement、LegendElement、MapFrame、MapSeries、MapSurroundElement、PictureElement和TextElement。
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 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 ...