skimage.measure詳解

一、skimage.measure文檔

skimage.measure文檔提供了許多函數，涵蓋了對圖片的測量、分析和處理。其中包括了圖片的基本屬性、直方圖、幾何變換、分割、重心計算、距離變換以及膨脹和腐蝕操作等。這些函數可以用於處理以及分析各種圖片。

示例：圖片分割

from skimage.measure import label
import numpy as np

# 生成隨機圖片數據
np.random.seed(1)
img = np.random.randint(0, 3, size=(6, 6))

# 通過連通區域分割圖片
labels = label(img, connectivity=1)

print(labels)

在這個示例中，我們使用了skimage.measure中的label函數，生成了一張6×6的隨機圖片，然後使用label函數對其進行了像素級別的分割操作。最終輸出了一個6×6的分割結果。

二、skimage.measure.block_reduce

skimage.measure.block_reduce函數可以用於對圖片進行塊狀降採樣。通過該函數對圖片進行塊狀降採樣可以減少圖片數據量，從而提高圖片處理的效率。

示例：圖片降採樣

from skimage.measure import block_reduce
from skimage import data

# 讀取示例圖片
image = data.camera()

# 對圖片進行塊狀降採樣
block_size = (5, 5)
image_reduced = block_reduce(image, block_size, np.mean)

# 顯示原圖片和降採樣後的圖片
fig, axes = plt.subplots(ncols=2, sharex=True, sharey=True, figsize=(8, 4))
ax = axes.ravel()
ax[0].imshow(image, cmap='gray')
ax[0].set_title("Original image")
ax[1].imshow(image_reduced, cmap='gray')
ax[1].set_title("Block-reduced image ({}x{})".format(*block_size))

plt.tight_layout()
plt.show()

在這個示例中，我們首先使用skimage庫中自帶的data函數讀入了一張範例圖片，然後通過block_reduce函數對圖片進行了塊狀降採樣，使用的塊的大小為5×5。最終輸出了原圖片和降採樣後的圖片。

三、skimage.measure.label

skimage.measure.label函數可以用於連通區域的創建、分析和處理。該函數可用於多種圖片應用場景，包括拐角檢測、移除圖像雜訊、識別圖形等等。在實際應用中，該函數常用於圖像分割、閾值分割和邊緣檢測等操作。

示例：使用label函數對手寫數字進行分割

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

# 讀入手寫數字圖片
image = io.imread('digits.png')

# 圖片閾值化處理
thresh = 127
binary = image > thresh

# 對二值化圖片進行連通區域分割
labeled = label(binary)

# 可視化連通區域分割結果
fig, ax = plt.subplots(ncols=1, nrows=1, figsize=(8, 8))
ax.imshow(labeled, cmap=plt.cm.gray)

# 遍歷分割結果，並輸出分割結果數目
regions = regionprops(labeled)
print("Number of regions detected: %d" % len(regions))

在這個示例中，我們使用skimage庫中自帶的digits.png手寫數字圖片，進行了閾值化處理之後使用label函數對其進行了連通區域分割。最後輸出了分割後的數字區域數目。

四、skimage.measure圖像分析

skimage.measure庫提供了許多函數，可用於對圖像進行全局和局部的分析。常用的分析函數包括圖像灰度級別、圖像峰值、圖像對比度等全局分析函數以及圖像邊緣檢測、角點檢測和輪廓檢測等局部分析函數。

示例：計算一張手寫數字圖片的面積

from skimage import io
from skimage.measure import regionprops, label

# 讀入手寫數字圖片
image = io.imread('digits.png')

# 圖片閾值化處理
thresh = 127
binary = image > thresh

# 對二值化圖片進行連通區域分割
labeled = label(binary)

# 遍歷分割結果，並輸出分割結果數目
regions = regionprops(labeled)
print("Area of the first region detected: %d" % regions[0].area)

在這個示例中，我們使用skimage庫中自帶的digits.png手寫數字圖片，進行了閾值化處理之後使用label函數對其進行了連通區域分割。然後通過regionprops函數獲取所有區域的屬性信息，並輸出第一個區域的面積。

五、skimage.measure structure

skimage.measure.structure提供了幾個用於計算結構度量的函數。這些函數可以用於計算結構相似性、結構差異等度量。

示例：使用結構度量函數計算圖片相似度

from skimage import io, measure

# 讀入兩張圖片
img1 = io.imread('img_1.jpg', as_gray=True)
img2 = io.imread('img_2.jpg', as_gray=True)

# 計算結構相似度
ssim = measure.compare_ssim(img1, img2)

# 顯示計算結果
print("The Structural Similarity Index (SSIM) between the two images is: %s" % ssim)

在這個示例中，我們讀入了兩幅圖片img_1.jpg和img_2.jpg，然後利用structure中的compare_ssim函數進行圖片的結構相似度計算，並輸出結果。