Mahotas – Riddler-Calvard 方法介绍

Mahotas – Riddler-Calvard 方法是一种用于图像分割的算法，通过对图像像素的灰度值进行阀值处理，将图像分割为不同的区域。该方法分为两个步骤，第一个步骤是使用Riddler-Calvard方法找到图像的全局阀值，第二个步骤是使用Mahotas将图像分割并标记不同的区域。

Riddler-Calvard 方法

Riddler-Calvard方法是基于最大类间方差的阀值处理算法，通过计算在不同阀值下的类间方差，找到最大的阀值作为全局阀值。其代码示例如下：

from skimage.filters import threshold_otsu
from skimage import io

image = io.imread('image.png')
thresh = threshold_otsu(image)

Mahotas 方法

Mahotas方法是一个Python图像处理库，可以将图像分割为不同的区域并进行标记。其代码示例如下：

import mahotas as mh

image = mh.imread('image.png')
segmented = mh.segmentation.greyscale.dont_split(image)
labeled, nr_objects = mh.label(segmented)

以上代码将图像从文件读入后，使用Mahotas的分割函数对其进行分割，并标记不同的区域。标记后的图像可以用于进一步处理，例如计算不同区域的特征等。

综合以上两个方法，可以将其组合为一个完整的图像分割流程。其代码示例如下：

import mahotas as mh
from skimage.filters import threshold_otsu
from skimage import io

# 读入图像
image = io.imread('image.png')

# 计算全局阀值
thresh = threshold_otsu(image)

# 使用阀值分割图像
segmented = (image > thresh)

# 分割图像并标记区域
labeled, nr_objects = mh.label(segmented)

以上代码将图像从文件中读入后，计算全局阀值并使用该阀值对图像进行分割，随后使用Mahotas对分割后的图像进行标记。标记后的图像可以用于各种目的，例如进行特征提取、目标检测等。