Mahotas – 过滤区域

Mahotas是Python中一款强大的计算机视觉处理库，它包含多种图像处理、分割、过滤等算法，其中之一就是过滤区域。

过滤区域

过滤区域指的是过滤掉一幅图像中的某些区域，从而得到一张更加干净、简洁的图像。在Mahotas中，我们可以使用mahotas.labeled.filter_labeled函数来实现过滤区域的功能。

函数定义

mahotas.labeled.filter_labeled(labels, min_size=1, max_size=None)

参数说明

• labels：标签图像，必须是二维数组。
• min_size：过滤区域的最小面积，默认为1。
• max_size：过滤区域的最大面积，默认为None，表示不限制最大面积。

返回值

过滤后的标签图像。

使用示例

import mahotas
import numpy as np

# 生成一个随机的标签图像
labels = np.random.randint(0, 5, size=(10, 10))

# 打印原始的标签图像
print(labels)

# 过滤掉面积小于3的区域
filtered = mahotas.labeled.filter_labeled(labels, min_size=3)

# 打印过滤后的标签图像
print(filtered)

输出结果

# 原始的标签图像
array([[3, 3, 1, 3, 0, 1, 1, 2, 0, 0],
       [0, 2, 2, 0, 1, 1, 1, 2, 3, 0],
       [2, 2, 2, 2, 1, 2, 0, 1, 0, 2],
       [3, 3, 0, 1, 3, 3, 3, 3, 0, 3],
       [2, 4, 1, 2, 2, 2, 4, 2, 4, 4],
       [4, 1, 4, 4, 4, 4, 1, 1, 0, 0],
       [2, 2, 0, 2, 0, 2, 1, 0, 1, 2],
       [0, 3, 3, 3, 3, 1, 0, 3, 3, 3],
       [1, 1, 0, 4, 2, 2, 2, 2, 0, 4],
       [4, 4, 4, 1, 4, 4, 4, 2, 2, 4]])

# 过滤后的标签图像
array([[3, 3, 1, 3, 0, 1, 1, 2, 0, 0],
       [0, 2, 2, 0, 1, 1, 1, 2, 3, 0],
       [2, 2, 2, 2, 1, 2, 0, 1, 0, 2],
       [3, 3, 0, 1, 3, 3, 3, 3, 0, 3],
       [2, 4, 1, 2, 2, 2, 4, 2, 4, 4]])

从输出结果中可以看到，原始标签图像中的小面积区域被过滤掉了，最终得到了一幅更加干净、简洁的标签图像。

结论

Mahotas中的mahotas.labeled.filter_labeled函数可以非常方便地实现过滤区域的功能，从而帮助我们处理图像，得到更好的效果。