使用skimage regionprops过滤区域，并使用过滤组件创建掩码

kkih6yb8 于 2021-09-29 发布在 Java

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我已经通过大津的方法生成了一个掩模，现在我必须从中消除某些不满足面积或偏心条件的闭合区域。我给面具贴上标签 skimage.measure.label 函数，然后应用 skimage.measure.regionprops 以获取有关区域面积和偏心率的信息。代码如下：

lab_img = label(mask)
regions = regionprops(lab_img)

for region in regions:
    if (condition):
        # Remove this region

# final_mask = mask (but without the discarded regions)

有人知道这样做的有效方法吗？非常感谢。

python filtering masking scikit-image

来源：https://stackoverflow.com/questions/68540950/filter-regions-using-skimage-regionprops-and-create-a-mask-with-filtered-compone

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nwo49xxi1#

这里有一种方法可以得到你想要的。关键功能是 map_array ，它允许您基于输入和输出值重新Map数组中的值，就像使用python字典一样。因此，您可以使用 regionprops_table ，然后使用numpy快速筛选这些列，最后使用labels列重新Map。下面是一个例子：

from skimage import measure, util

...

lab_image = measure.label(mask)

# table is a dictionary mapping column names to data columns

# (NumPy arrays)

table = regionprops_table(
    lab_image,
    properties=('label', 'area', 'eccentricity'),
)
condition = (table['area'] > 10) & (table['eccentricity'] < 0.5)

# zero out labels not meeting condition

input_labels = table['label']
output_labels = input_labels * condition

filtered_lab_image = util.map_array(
    lab_image, input_labels, output_labels
)

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