Python Mahotas中的带标签的图像函数

简介

由于其广泛的库支持，Python在图像处理方面脱颖而出。由于其高效和简单性，Mahotas已成为许多开发人员和研究人员首选的库之一。带标签的图像函数作为图像分析的关键工具之一，是Mahotas提供的一个令人惊叹的工具箱之一。本文将通过使用实际示例和清晰的解释来揭秘Python Mahotas带标签的图像函数。

理解Python Mahotas中的带标签的图像函数

使用Mahotas的带标签的图像函数，可以根据特定的属性将图像分割成不同的部分。该函数为图像的每个独立部分分配了自己的标签（用整数表示），使得可以详细研究每个区域。

在执行需要对图像进行分割并识别或量化其对象的图像分析活动时，这个函数特别有用。常见的用途包括机器视觉，可以帮助进行对象跟踪和识别，以及医学影像学，可以用于识别和量化独特的细胞或结构。

Python Mahotas中带标签的图像函数的实际示例

如果您还没有安装Mahotas库，请在开始示例之前先安装它。您可以使用pip安装它：

pip install mahotas

示例1：标记图像函数的基本用法

此示例将展示如何在最基本的形式上使用标记图像函数来处理二值图像。

import mahotas as mh
import numpy as np

# Create a simple binary image
img = np.array([[0, 0, 1, 1, 0, 0],
                [0, 0, 1, 1, 0, 0],
                [0, 0, 0, 0, 0, 0],
                [0, 0, 1, 1, 0, 0],
                [0, 0, 1, 1, 0, 0]], dtype=bool)

# Apply the labelled image function
labelled_img, number_of_objects = mh.label(img)

print("Labelled Image:\n", labelled_img)
print("Number of objects:", number_of_objects)

在这个示例中，两个单独的项目被生成为二进制图像。使用标记图像函数，我们生成一个标记图像，其中返回项目的总数，并为每个对象分配一个独立的标签。

示例2：在真实世界图像上使用标记图像函数

当处理真实世界的照片时，可以观察到标记图像函数的真正威力。我们将加载一张图片，将其转换为二进制图像，然后在这个示例中使用标记图像函数。

import mahotas as mh
import mahotas.demos

# Load an example image
img = mahotas.demos.load('nuclear')

# Convert to binary using Otsu's method
thresh = mh.thresholding.otsu(img)
binary = (img > thresh)

# Apply the labelled image function
labelled_img, number_of_objects = mh.label(binary)

print("Number of objects:", number_of_objects)

‘核’是使用mahotas.demos.load函数加载的示例图像。我们使用标签图像函数将图像转换成二进制后，将图像分割为单个项目。