Mahotas – 重新标记

Mahotas是一个基于Python的计算机视觉和图像处理库。它为使用Python的科学家和工程师提供了一套功能强大，灵活且易于使用的工具，可进行基于图像的分析和处理。Mahotas可以非常方便地重新标记图像，本文介绍如何使用Mahotas库重新标记图像。

安装Mahotas

Mahotas可以通过pip包管理器进行安装。在终端中输入以下命令：

pip install mahotas

重新标记图像

重新标记（relabel）是将输入的标记转换为连续的整数编号。Mahotas提供一个内置的函数mahotas.labeled.relabel()来实现这个过程。下面是一个简单的示例：

import mahotas as mh
import numpy as np

labels = np.array([
    [0, 0, 0, 1, 1, 0, 0],
    [0, 0, 0, 1, 1, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 2, 2],
    [0, 0, 0, 2, 2, 2, 2],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
])

new_labels = mh.labeled.relabel(labels)

print(new_labels)

输出结果为：

array([[0, 0, 0, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 2, 2],
       [0, 0, 0, 2, 2, 2, 2],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32)

可以看到，mahotas.labeled.relabel()函数成功地将输入的标记重新编号为连续的整数。

重新标记连通区域

Mahotas还提供了一个内置的函数mahotas.labeled.relabel_sequential()，可以将每个连通区域的标记重新编号为连续的整数，这对于识别和跟踪多个连通区域非常有用。下面是一个示例：

import mahotas as mh
import numpy as np

labels = np.array([
    [0, 0, 0, 1, 1, 0, 0],
    [0, 0, 0, 1, 1, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 2, 2],
    [0, 0, 0, 2, 2, 2, 2],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
])

new_labels = mh.labeled.relabel_sequential(labels)

print(new_labels)

输出结果为：

array([[0, 0, 0, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 2, 2],
       [0, 0, 0, 3, 3, 3, 3],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32)

可以看到，mahotas.labeled.relabel_sequential()函数成功地将每个连通区域的标记重新编号为连续的整数。

总结

Mahotas是一款功能强大，灵活且易于使用的计算机视觉和图像处理库。它提供了一系列内置的函数和工具，可用于基于图像的分析和处理。本文介绍了如何使用Mahotas库重新标记图像，包括mahotas.labeled.relabel()函数和mahotas.labeled.relabel_sequential()函数。这些函数可用于将输入的标记重新编号为连续的整数，或将每个连通区域的标记重新编号为连续的整数。