仅计算regionprops python中的特定属性

Question

我正在使用scikit-image中提供的measure.regionprops方法来测量连接组件的属性。它计算了一堆属性（Python-regionprops）。但是，我只需要每个连接组件的区域。有没有办法只计算一个属性并节省计算？

Answer 1

使用regionprops和cache=False似乎有更直接的方式来做同样的事情。我使用skimage.segmentation.slic和n_segments=10000生成标签。然后：

rps = regionprops(labels, cache=False)
[r.area for r in rps]

我对regionprops documentation的理解是设置cache=False意味着在调用属性之前不会计算属性。根据Jupyter笔记本中的%%time，运行上面的代码需要166毫秒cache=False vs 247毫秒cache=True，所以它似乎有效。

我尝试了相同的另一个答案，发现它慢得多。

%%time
ard = np.empty(10000, dtype=int)
for i in range(10000):
   ard[i] = size(np.where(labels==0)[1])

花了34.3秒。

以下是使用skimage宇航员样本图像和切片分割生成的标签比较两种方法的完整工作示例：

import numpy as np
import skimage
from skimage.segmentation import slic
from skimage.data import astronaut

img = astronaut()
# `+ 1` is added to avoid a region with the label of `0`
# zero is considered unlabeled so isn't counted by regionprops
# but would be counted by the other method.
segments = slic(img, n_segments=1000, compactness=10) + 1

# This is just to make it more like the original poster's 
# question.
labels, num = skimage.measure.label(segments, return_num=True)

使用OP建议的方法计算区域，并调整索引值以避免标签为零：

%%time
area = {}
for i in range(1,num + 1):
    area[i + 1] = np.size(np.where(labels==i)[1])

CPU times: user 512 ms, sys: 0 ns, total: 512 ms Wall time: 506 ms

使用regionprops进行相同的计算：

%%time
rps = skimage.measure.regionprops(labels, cache=False)
area2 = [r.area for r in rps]

CPU times: user 16.6 ms, sys: 0 ns, total: 16.6 ms Wall time: 16.2 ms

验证结果是否完全相同：

np.equal(area.values(), area2).all()

True

因此，只要考虑零标签和索引的差异，两种方法都会给出相同的结果，但没有缓存的regionprops会更快。

Answer 2

当我们需要的是连接组件的区域时，我找到了避免使用regionprops和计算所有属性的方法。当使用label命令完成连接组件的标记时，我们可以通过计算具有给定标签的像素数来计算每个组件的大小。所以，基本上

labels,num=label(image, return_num=True)
for i in range(num):
    area[i]=size(np.where(labels==i)[1])

将计算每个连接组件中的像素数。

Answer 3

@乐观主义者

您的非区域道具方法对我来说显示了一些效率低下的问题。它拾取了一些不必要的噪声并错误地计算出其中一种形状

import numpy as np
from skimage.measure import label, regionprops
import matplotlib.pyplot as plt

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

area = {}
labels, num = label(arr, return_num=True)
for i in range(num):
    print(i)
    area[i]=np.size(np.where(labels==i)[1])
    print(area[i])

plt.imshow(labels)
plt.show();

rps = regionprops(labels, cache=False)
[r.area for r in rps]

Out: [9, 24, 3]