skimage中measure方法

最新推荐文章于 2025-06-26 09:09:08 发布
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本文介绍如何利用Python的skimage库中的label与regionprops方法来对图像中的连通区域进行标记与属性分析。通过这两个方法可以有效地区分并获取图像中各个独立对象的信息，包括但不限于面积、边界框坐标等。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

from skimage.measure import label,regionprops

regionprops方法与label方法使用更好。

可以标记出每个联通区域。

label方法将图像的每个联通区域使用不同的像素标记出来，regionprops计算每个联通区域的属性（包含area（联通区域包含的像素点数）、bbox（外接边界框的坐标）、bbox_area（bbox包含的像素）、coords（Coordinate list ``(row, col)`` of the region.））等属性。

Skimage库-measure--保留三维数据中的最大连通域
songchunxiao1991的博客
04-11 6925
Measure的英文学习链接：http://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.measure.html 1、Measure中所有的函数功能做一个简单的介绍： skimage.measure.find_contours(array,level) 对于给定的级别值，在2D数组中查找等值轮廓。 skim...
鹅妹子的skimage.measure.regionprops
m0_37678226的博客
07-04 8035
参考：https://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.measure.html#skimage.measure.regionprops skimage的强大无需多言，但是木有想到厉害成这个亚子！简直是宝藏函数！ 今天简单记录skimage.measure使用中遇到的惊喜。 一、汇总 函数 功能 skimage.measure.find_c...
skimage.measure.label和skimage.measure.regionprops()
pursuit_zhangyu的博客
06-29 3万+
原博客 https://www.cnblogs.com/denny402/p/5166258.html skimage.measure.label()函数 对二值图像进行连通区域进行标记，它的返回值就是标记，并没有对二值图像进行改变 在二值图像中，如果两个像素点相邻且值相同（同为0或同为1），那么就认为这两个像素点在一个相互连通的区域内。而同一个连通区域的所有像素点，都用同一个数值来进行标...
理解pytorch-msssim与Skimage在SSIM计算上的差异
最新发布
gitblog_07056的博客
06-26 328
理解pytorch-msssim与Skimage在SSIM计算上的差异 在图像处理领域，结构相似性指数(SSIM)是一种广泛使用的图像质量评估指标。pytorch-msssim是一个基于PyTorch实现的SSIM计算库，而Skimage也提供了自己的SSIM实现。本文将探讨这两个库在SSIM计算上的差异及其产生原因。 核心差异分析 当使用pytorch-msssim和Skimage计算同一组图像...
skimage函数记录之measure.label和measure.regionprops
qq_41368074的博客
07-31 6062
这两个函数可以用来处理图（一般是二值图）中出现的连通区域，我们来分别分析。 一.skimage.measure.label(input,background= None,return_num= False,connectivity= None) 功能：标记图中的连通区域 参数解释：input：输入二值图 background：指定北京元素像素值，默认为0 return_num：bool变量，True：返回（label...
from skimage.measure import label 报错 cannot import name “label” 解决方案
weixin_39739789的博客
09-07 2705
measure.label此类报错意味着measure模块中没有label 这个错误的原因是skimage版本太低，需要pip升级一下 给一个通用方法都能奏效，指定清华的源解决 sudo pip install scikit-image -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple...
解决skimage.measure报错问题
m0_46445478的博客
07-15 884
解决skimage.maeasure报错问题
ImportError: cannot import name ‘compare_mse‘ from ‘skimage.measure‘
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
05-10 769
在复现模型代码的时候遇到错误：ImportError: cannot import name 'compare_mse' from 'skimage.measure' 。 这是由于 scikit-image 的版本问题，由于scikit-image版本升级后就修改了库函数。
python中label函数_图像分析函数：skimage.measure中的label、regionprops
weixin_39867212的博客
11-25 1969
算法解释详细，有算法执行过程动态GIF图的：https://blog.csdn.net/icvpr/article/details/10259577算法文字解释的简介易懂的：https://www.cnblogs.com/ryuasuka/p/4932239.htmlregionprops函数一些属性的效果演示：https://www.cnblogs.com/nktblog/archive/201...
ImportError: cannot import name ‘compare_ssim‘ from ‘skimage.measure‘，（compare_psnr）
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
03-11 642
升级后改变了库函数的结构，函数 skimage.measure.compare_ssim已经被 skimage.metrics.structural_similarity 取代。代码运行过程中报错：ImportError: cannot import name 'compare_ssim' from 'skimage.measure'
python skimage 连通性区域检测方法
12-25
涉及到的函数为 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import measure, color labels = measure.label(img4[:,:,0], connectivity=2) dst = color.label2rgb(labels) plt.imshow(dst) labels为整个灰度图像的坐标的类别标签，值为[0, max_label], 一个连通区域为一个 lable . 以上这篇python skimage 连通性区域检测方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发
图像处理Skimage库的中label和regionprops函数解释
jancis的博客
05-08 9175
Scikit-image将图片作为numpy数组进行处理，在医学图像处理中会忽略图像的spacing信息。 导入：from skimage.measure import label,regionprops 1、Skimage中的label参数解释： 作用：实现连通区域标记 output=label(input,neighbors= None,background= None,return_num= False,connectivity= None) input：是一个二值图像 c...
【scikit-image】使用skimage完成二值图像连通区域标记及属性提取regionprops
mjiansun的专栏
02-27 1万+
连通域的概述 对于二值图像来说，每个像素点的值只有类似0/1的两种可能性，一般为0(黑)/255(白)。 如果两个像素点位置相邻且取值相同，那么这两个像素点即处于同一个相互连通的区域内。 从视觉上看，彼此连通的点形成了一个区域，而该区域中所有连通点构成的集合，我们称之为一个连通区域。 在图像中，每个像素当以自身为中心时，周围一般存在8个邻接像素。 在判断两个像素是否属于同一连通区域时，根...
Skimage.measure 的compare_psnr和compare_ssim的改动
qq_46082765的博客
06-17 6310
Skimage.measure 的compare_psnr和compare_ssim的改动及错误解决
导入 skimage.measure包报错
无衣的博客
03-21 5596
skimage版本问题问题原因解决方法附 问题 今天换台机器跑网络时，安装了scikit-image之后，skimage.measure还是亮红报错显示没有，苦寻无果。 原因 专门去对比了一下版本号，发现我安装的是0.18.0 如果不指定版本号的话，会自动安装最新版本，导致下载的是0.18.0，可能在新版本skimage中用法就变了。 解决方法 我也没有细查新版本的用法，而是选择将版本变回0.15.0。 conda自带更新的，好像是update还是upgrade，两个中选择一个，我选择的是update，因
skimage.measure has no attribute compare_ssim解决方法
m0_59531794的博客
03-16 993
skimage.measure has no attribute compare_ssim解决方法
【Python】使用skimage完成二值图像连通区域标记及属性提取
热门推荐
Panonsense
01-12 5万+
本文介绍了使用skimage完成二值图像连通区域标记及属性计算的过程，并给出了详细的文档。
python数字图像处理（17）：边缘与轮廓
weixin_34137799的博客
01-26 1328
在前面的python数字图像处理（10）：图像简单滤波 中，我们已经讲解了很多算子用来检测边缘，其中用得最多的canny算子边缘检测。 本篇我们讲解一些其它方法来检测轮廓。 1、查找轮廓（find_contours) measure模块中的find_contours()函数，可用来检测二值图像的边缘轮廓。 函数原型为： skimage.measure.find_contours(arra...
skimage.measure下载
03-03
### 安装或更新 `skimage.measure` 模块 对于 Python 3.11.5、numpy 1.26.4、scipy 1.14.0、matplotlib 3.9.1 和 skimage 0.24.0 的环境配置，如果遇到无法找到特定属性的情况，通常是因为 API 更新导致命名空间变化。具体到 `skimage.measure` 中的函数调用问题，在较新的版本中确实发生了变动。 为了确保能够正常使用 `skimage.measure` 下的功能，建议按照如下方式操作： #### 使用 Conda 进行安装或升级 推荐通过 Anaconda 或 Miniconda 来管理依赖关系，因为这能更好地处理跨平台兼容性和库之间的相互依赖性。执行以下命令来创建一个新的虚拟环境并安装所需软件包： ```bash conda create --name myenv python=3.11.5 numpy=1.26.4 scipy=1.14.0 matplotlib=3.9.1 scikit-image=0.24.0 conda activate myenv ``` #### 调整代码中的导入语句 由于某些功能已经被移动到了不同的子模块中，因此需要调整原有的导入路径。例如，针对 SSIM (结构相似度指数) 计算方法的变化，应该修改为： ```python from skimage.metrics import structural_similarity as compare_ssim ``` 同样地，对于 PSNR (峰值信噪比)，也需要相应更改： ```python from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio as compare_psnr ``` 这些改动反映了官方文档中提到的新版 Scikit-Image 库内部结构调整[^2]。 #### 解决潜在的 C++ 编译器错误 当在 Windows 上运行时可能会遭遇 DLL 加载失败的问题，这类问题是由于缺少必要的 Visual Studio C++ 可再发行组件造成的。虽然更换操作系统是一个解决方案，但在大多数情况下并不必要。可以通过安装最新版本的 Microsoft Visual C++ Redistributable Package 来修复此问题[^3]。 #### 获取帮助与支持 如果仍然存在困难，可以访问 [Scikit-Image GitHub Issues](https://github.com/scikit-image/scikit-image/issues) 页面寻求社区的帮助和支持。
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