Scikit skimage区域python connected regions (python)

Question

我正在试着找出哪些区域是相连的。我搜索了scikit文档，但我无法找到这样做的方法。

下面是我的代码

def calculate_mask_info(labeled_2DImage):
    features = pd.DataFrame()
    id = 0

    newmask = label(labeled_2DImage, connectivity=2) # seperate regions with same mean_intensity that are not connected

    for region in regionprops(newmask, intensity_image=labeled_2DImage):
        if region.mean_intensity < 1:
            # Skip background (intensity 0)
            continue
        # connected regionds Id's -> how?
        features = features.append([get_region_info(region, id)]) #function that puts region info into dictionary
        id += 1
    return features

def get_region_info(region, id):
    feat_dict = {'id': id,
                 'labelId': region.mean_intensity,
                 'y': region.centroid[0],
                 'x': region.centroid[1],
                }
    return feat_dict

​

​

Answer 1

你想要的是一个region adjacency graph, or RAG。您可以使用以下命令创建一个：

from skimage import future

rag = future.graph.RAG(newmask)  # or labeled2D_image, not sure

然后，您可以使用以下命令获取相邻区域：

list(rag.neighbors(region.label))

请注意，默认情况下，邻居包含背景标签(0)，但您可以使用以下命令删除它：

rag.remove_node(0)

RAG是一个networkx Graph，因此您可以查看文档以了解更多信息。

最后，请注意，在即将发布的0.18版本的scikit image中，RAG将从skimage.future.graph迁移到skimage.segmentation.graph，因此您应该注意这一变化！