EDED-Api提取SiC颗粒团聚的形貌的代码

以下是使用EDED-Api提取SiC颗粒团聚形貌的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.ndimage import gaussian_filter

from eded.api import EDED
from eded.utils import load_image, save_image


# Load the SEM image of SiC particles
image_path = 'path/to/image.png'
image = load_image(image_path)

# Set the parameters for EDED analysis
parameters = {
    'sigma': 0.5,
    'threshold': 0.1,
    'min_area': 50,
    'max_area': 5000,
    'min_eccentricity': 0.6,
    'max_eccentricity': 0.9,
}

# Apply Gaussian filter to the image to reduce noise
image_filtered = gaussian_filter(image, sigma=parameters['sigma'])

# Perform EDED analysis on the filtered image
eded = EDED(image_filtered, **parameters)
clusters = eded.get_clusters()

# Visualize the clusters on the original image
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
ax.imshow(image, cmap='gray')
for cluster in clusters:
    y, x = np.where(cluster.mask)
    ax.scatter(x, y, s=5, c='r')
ax.set_title('SiC particle clusters')
ax.axis('off')

# Save the image with the clusters highlighted
output_path = 'path/to/output.png'
save_image(output_path, image, clusters)

在这个示例中，我们首先使用 `load_image()` 函数加载了一张SEM图像，然后使用 `gaussian_filter()` 函数对图像进行高斯滤波处理，以减少图像中的噪声。接着，我们使用EDED-Api的 `EDED()` 函数执行了颗粒团聚分析，并传递了一些参数，包括高斯滤波器的标准差、阈值、最小和最大面积、最小和最大离心率等。然后，我们使用 `get_clusters()` 方法获取所有的颗粒团聚，并在原始图像上可视化它们。最后，我们使用 `save_image()` 函数将带有颗粒团聚的图像保存到文件中。

需要注意的是，使用EDED-Api进行颗粒团聚分析需要一些经验和技巧，因为不同的图像可能需要不同的参数设置才能得到最佳的结果。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行参数调整和优化。