image-processing - 我如何计算 scikit 图像或 mahotas 中的黑色空间数量？

Question

我有这样一张图片:

在我通过 scikit 图像的骨架化功能对其进行骨架化之后

from skimage import morphology
out = morphology.skeletonize(gray>0)

有没有办法统计空格的个数？ (在这张图片中六)除了 scikit-image 或 mahotas 中的背景？

Answer 1

有了这个输入:

你可以这样做:

>>> from skimage import morphology
>>> import numpy as np
>>> from scipy.misc import imread
>>> im = imread("Bju1h.png")
>>> im = im > 0
>>> np.unique(morphology.label(im))
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> num_components = len(np.unique(morphology.label(im))) - 2
>>> num_components
6

我减去 2 以忽略背景分量和前景/线条分量。从您的原始图像中，您可以跳过骨架化步骤，只需使用 im = gray > 0 运行它，因为宽前景/线仍将被标记为单个组件。