标记边界给定遮罩

Question

我有一堆图像切片及其相应的蒙版。我一直在尝试使用skimage.segmentation库根据其切片的掩码在每个切片中标记该对象。

import numpy as np
from skimage.segmentation import mark_boundaries
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_marked_volume(marked_image_volume, mask):
   for slice in range(len(marked_image_volume)):
       if np.count_nonzero(mask[slice,:,:]):
           plt.figure(figsize=(10,10))
           edges_pz = mark_boundaries(marked_image_volume[slice,:,:], mask[slice].astype(np.int),
                                                color=(1,0,0), mode='thin')
           plt.imshow(edges_pz)
           plt.title('slice ' + str(slice))
           plt.show()

这是示例图像和蒙版切片：

但是，运行代码会导致黑色背景的给定边界。

我希望得到类似以下黄色boundAry的输出（忽略“ CG”）：

对于可能是什么问题的任何想法和建议，我们都会感激不尽。

Answer 1

尽管，从提供的数据中我无法完全理解您正在尝试做的事情，但是如果您只想在原始图像中显示蒙版，则可能要这样做：

fig, axarr = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 40))
axarr[0].axis('off')
axarr[1].axis('off')
axarr[2].axis('off')
imgPath = "download.jpeg"

image = cv2.imread(imgPath)
#Show original image of same shape as of edges_pz or mask. Arguments should be image not its path.

axarr[0].imshow(image)
#Show the maks or edges_pz in your case
axarr[1].imshow(edges_pz)

#Show the image with combined mask and the original image, the shape of both image and mask should be same. 
axarr[2].imshow(image)
axarr[2].imshow(edges_pz, alpha=0.4)

我希望这会有所帮助。