基于区域的合并区域

Question

我需要合并小regions从Label产品的科学图像slic，直到达到一个区域的阈值。

slic本身有一个min_size_factor，在我的情况下这不是解决方案，因为它对标签的总体结果有不想要的影响。

我能给地区打电话的方式：

def pixelcount(regionmask):
    return np.sum(regionmask)
props = regionprops(label_img, extra_properties=(pixelcount,))

有一种与归一化函数相同的方法(该函数适用于预先计算过的布的颜色相似性)？

任何帮助都很感激。

Answer 1

对于可能遇到这种情况的人：

• 用“像素计数”作为连接到节点的数据，通过scikit_image构建一个RAG
• 定义等于以下代码的“权重”并合并规范化： 对于x，y，d在graph.edges(data=True)中: diff = graph.nodesx - graph.nodesy diff = np.linalg.norm(diff)