如何在python

Question

我试图通过一个简单数组的轮廓跟踪来应用组件标签。

arr = np.array([
                [1,0,1,0,0,0,0],
                [1,1,1,0,0,0,0],
                [0,1,1,0,0,0,1],
                [0,1,1,0,0,1,1],
                [0,0,0,0,1,1,1],
                [0,0,0,1,1,1,1],
                [0,0,0,1,1,1,1],
                ])

这表示一个二进制图像，其中0是空白空间，而1是表示形状。

我想要得到的结果是分别标记这两个多边形，并通过matplotlib在图形中显示每个多边形的颜色不同（以证明多边形中的每个点都已标记到各自的区域。

我认为skimage.measure.regionprops，skimage.measure.label和skimage.measure.find_contours的组合可以解决问题，但我找不到任何想要的示例离开。

我花了数小时试图理解文档并搜索以前的帖子，但现在已经陷入困境。 This post here似乎类似于我的问题，尽管我希望能够标记形状中的每个像素，而不是周长。

我应该做的任何帮助或解释都非常感谢。谢谢

Answer 1

您只需要使用skimage.measure.label：

import numpy as np
from skimage.measure import label
from skimage import io

arr = np.array([[1,0,1,0,0,0,0],
                [1,1,1,0,0,0,0],
                [0,1,1,0,0,0,1],
                [0,1,1,0,0,1,1],
                [0,0,0,0,1,1,1],
                [0,0,0,1,1,1,1],
                [0,0,0,1,1,1,1]])

img = label(arr)
io.imshow(img)

In [12]: img
Out[12]: 
array([[1, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 1, 0, 0, 0, 2],
       [0, 1, 1, 0, 0, 2, 2],
       [0, 0, 0, 0, 2, 2, 2],
       [0, 0, 0, 2, 2, 2, 2],
       [0, 0, 0, 2, 2, 2, 2]], dtype=int64)