from skimage import morphology

时间: 2023-04-30 19:06:28 浏览: 141
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python skimage 连通性区域检测方法

这是一行Python代码，它导入了scikit-image库中的morphology模块。该模块包含了各种形态学操作，如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。使用这些操作可以很好地处理图像中的噪点，同时还可以更改图像的形状和结构。
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如何使用from skimage.morphology import FilterProgressiveMorphological导入 'FilterProgressiveMorphological' 模块：

您可以使用以下代码导入 'FilterProgressiveMorphological' 模块： from skimage.morphology import FilterProgressiveMorphological

在哪个位置使用from skimage.morphology import FilterProgressiveMorphological导入 'FilterProgressiveMorphological' 模块：

您可以在 Python 代码中的开头使用以下语句导入 'FilterProgressiveMorphological' 模块：from skimage.morphology import FilterProgressiveMorphological。

from skimage.morphology import skeletonize_3d from skimage import data # Load the 3D data points data = data.binary_blobs(length=100, blob_size_fraction=0.1, n_dim=3) # Convert the data points to a binary image binary_image = data.astype(bool) # Generate the distance map distance_map = ndimage.distance_transform_edt(binary_image) # Threshold the distance map thresholded_distance_map = (distance_map > 0) & (distance_map < 10) # Skeletonize the thresholded distance map skeleton = skeletonize_3d(thresholded_distance_map)对这段代码采用matplotlib进行可视化

from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # Plot the binary image x, y, z = binary_image.nonzero() ax.scatter(x, y, z, ...

AttributeError: module 'skimage.morphology' has no attribute 'watershe

- 如果在特定模块中寻找，请确保正确地导入了包含该功能的部分（例如 from skimage.segmentation import watershed）。 - 查阅官方文档或在线资源，确认 watershed 是否应该在这个库中可用。

AttributeError: module 'skimage.morphology' has no attribute 'binary_hit_or_miss'

from skimage.morphology import skeletonize from skimage.filters import threshold_otsu from skimage.feature import match_template import numpy as np BO_skel = skeletonize(BO) # BO为二值化图像 BO_hb = ...

AttributeError: module 'skimage.morphology' has no attribute 'distance_transform_edt‘python中

2. **正确导入**：确认你的代码中导入skimage.morphology的方式是否正确，例如：from skimage.morphology import distance_transform_edt。 3. **更新库**：如果需要，你可以使用pip install --upgrade scikit-...

他出现了import numpy as np from skimage.morphology import skeletonize # 计算可达矩阵 def get_reachable_matrix(adj_matrix): n = adj_matrix.shape[0] reachable_matrix = np.zeros((n, n)) for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): if adj_matrix[i][k] and adj_matrix[k][j]: reachable_matrix[i][j] = 1 return reachable_matrix # 骨架提取 def skeleton_extraction(reachable_matrix): skeleton_matrix = skeletonize(reachable_matrix) return skeleton_matrix.astype(np.uint8) # 示例 adj_matrix = np.array([[0, 1, 1, 0], [1, 0, 1, 0], [1, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0]]) reachable_matrix = get_reachable_matrix(adj_matrix) skeleton_matrix = skeleton_extraction(reachable_matrix) print(skeleton_matrix)

这段代码使用了 Python 中的 NumPy 和 skimage 库，其中 NumPy 是用于数组运算的常用库，skimage 则是用于图像处理的常用库，其中 skeletonize 函数用于骨架提取。这段代码的作用是实现了一个简单的骨架提取示例，...

运行时出现了错误，错误是import numpy as np from skimage.morphology import skeletonize # 计算可达矩阵 def get_reachable_matrix(adj_matrix): n = adj_matrix.shape[0] reachable_matrix = np.zeros((n, n)) for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): if adj_matrix[i][k] and adj_matrix[k][j]: reachable_matrix[i][j] = 1 return reachable_matrix # 骨架提取 def skeleton_extraction(reachable_matrix): skeleton_matrix = skeletonize(reachable_matrix) return skeleton_matrix.astype(np.uint8) # 示例 adj_matrix = np.array([[0, 1, 1, 0], [1, 0, 1, 0], [1, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0]]) reachable_matrix = get_reachable_matrix(adj_matrix) skeleton_matrix = skeleton_extraction(reachable_matrix) print(skeleton_matrix)，该怎么办

这个错误可能是因为您没有安装 NumPy 和 skimage 库导致的。您可以通过以下命令在终端中安装这两个库： python pip install numpy pip install scikit-image 如果您使用的是 Anaconda 环境，可以使用以下...

Traceback (most recent call last): File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\paddleocr1.py", line 7, in <module> from paddleocr import PaddleOCR File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\paddleocr.py", line 29, in <module> from PaddleOCRlib.tools.infer import predict_system File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\PaddleOCRlib\__init__.py", line 15, in <module> from .paddleocr import * File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\PaddleOCRlib\paddleocr.py", line 29, in <module> from tools.infer import predict_system File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\PaddleOCRlib\tools\infer\predict_system.py", line 31, in <module> import tools.infer.predict_rec as predict_rec File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\PaddleOCRlib\tools\infer\predict_rec.py", line 31, in <module> from ppocr.postprocess import build_post_process File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\ppocr\postprocess\__init__.py", line 30, in <module> from .pg_postprocess import PGPostProcess File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\ppocr\postprocess\pg_postprocess.py", line 25, in <module> from ppocr.utils.e2e_utils.pgnet_pp_utils import PGNet_PostProcess File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\ppocr\utils\e2e_utils\pgnet_pp_utils.py", line 25, in <module> from extract_textpoint_slow import * File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\ppocr\utils\e2e_utils\extract_textpoint_slow.py", line 24, in <module> from skimage.morphology._skeletonize import thin File "D:\Anaconda3\envs\py_opencv\lib\site-packages\skimage\__init__.py", line 122, in <module> from ._shared import geometry File "geometry.pyx", line 1, in init skimage._shared.geometry ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject Process finished with exit code 1

这个错误是由于numpy版本不兼容导致的。你可以尝试更新numpy版本来解决这个问题。可以使用以下命令来更新numpy： pip install --upgrade numpy 如果你使用的是Anaconda环境，可以使用以下命令来更新numpy...
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from skimage import io, exposure, color # 读取图像 img = io.imread('image.jpg') # 调整图像对比度 enhanced_img = exposure.equalize_adapthist(img) # 转换到HSV颜色空间 hsv_img = color.rgb2hsv(img) # ...

在python中skimage

from skimage import morphology img = io.imread('image.jpg') eroded_img = morphology.erosion(img) # 腐蚀操作 6. 边缘检测 python from skimage import feature img = io.imread('image.jpg') edges...

Skimage腐蚀的用法具体的代码

from skimage import io, morphology # 读取二值图像 img = io.imread('binary_image.png', as_gray=True) # 定义腐蚀操作的核 selem = morphology.square(3) # 进行腐蚀操作 eroded_img = morphology.erosion...

换一种方式担任然用skimage 库

from skimage import io, filters, measure import numpy as np 接着，加载图像并转换为灰度图（如果原图不是灰度的）： python img = io.imread('your_image.jpg') if len(img.shape) == 3 and img.shape[2]...
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