python的skimage图像分割

引用中提供了使用skimage库进行图像分割的示例代码。该代码使用自适应阈值法将图像分割为二值图像。首先，通过导入必要的库和加载图像数据，可以得到原始图像。然后，使用filters.threshold_adaptive函数对图像进行自适应阈值分割，并将结果保存在dst变量中。最后，使用matplotlib.pyplot库中的函数将原始图像和二值图像显示出来。

引用中的示例代码使用skimage库进行图像分割，采用的是自动阈值分割的方法。首先，通过导入必要的库和加载图像数据，可以得到原始图像。然后，使用filters.threshold_otsu函数计算出阈值，并将结果保存在thresh变量中。接下来，通过比较原始图像的像素值与阈值的大小，将图像转换为二值图像，并将结果保存在dst变量中。最后，使用matplotlib.pyplot库中的函数将原始图像和二值图像显示出来。

引用中提供了使用cv2库进行图像分割的示例代码。该代码使用不同的阈值类型对图像进行分割。首先，通过导入必要的库和加载图像数据，可以得到原始图像。然后，通过设定阈值和采用不同的阈值类型，使用cv2.threshold函数对图像进行分割，并将结果保存在对应的变量中。最后，使用matplotlib.pyplot库中的函数将分割后的图像显示出来。

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相关问题

python分水岭图像分割

### Python 实现分水岭图像分割

为了实现基于分水岭算法的图像分割，可以利用 `skimage` 和 `opencv-python` 库中的工具。下面展示了一个完整的流程来执行这一操作。

#### 导入必要的库

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
from skimage.segmentation import watershed
from skimage.feature import peak_local_max
from scipy import ndimage as ndi

#### 加载并预处理输入图片

# 读取彩色图像，并转成灰度模式
image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像应用高斯模糊减少噪声影响
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

#### 计算距离变换以及局部极大值点
通过计算距离变换可以帮助定义前景区域；接着找到这些区域内显著的位置作为标记。

# 执行阈值化获得二值图
_, thresh = cv2.threshold(blurred, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 进行形态学开运算去除小对象
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

# 距离变换
distance_transform = ndi.distance_transform_edt(opening)

# 查找局部最大值
local_max_coords = peak_local_max(distance_transform, indices=False, min_distance=20,
                                  labels=opening)

#### 构建标记矩阵并与原始数据一起传递给分水岭函数
创建两个不同的标记集——一个是背景标记，另一个是前面提到的对象内部标记。

markers = ndi.label(local_max_coords)[0]

# 将边界上的像素设置为不同标签以形成“盆地”
markers[image.shape[0]-1, :] = -1
markers[:, image.shape[1]-1] = -1
markers[0, :] = -1
markers[:, 0] = -1

# 使用watershed方法进行分割
labels = watershed(-distance_transform, markers, mask=opening)

#### 显示结果
最终可以通过绘制轮廓线的方式突出显示各个分离出来的部分。

# 绘制轮廓覆盖到原图上
contours = []
for label in np.unique(labels):
    if label == 0 or label == -1:
        continue
    contour_mask = np.zeros_like(gray)
    contour_mask[labels == label] = 255
    cnts, _ = cv2.findContours(contour_mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]
    contours.extend(cnts)

cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

plt.figure(figsize=(10, 7))
plt.subplot(121), plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('Segmented Image')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(thresh, 'gray'), plt.title('Thresholded Image')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

上述代码片段展示了如何使用Python结合OpenCV和Scikit-Image库来进行基本的分水岭图像分割[^1]。

Python DBSCAN图像分割

### 使用Python实现DBSCAN算法进行图像分割

#### 导入必要的库
为了使用DBSCAN算法进行图像分割，首先需要导入所需的Python包。这些包包括NumPy、Pandas、Matplotlib以及Scikit-Learn中的DBSCAN模块。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import DBSCAN
from skimage import io, color, img_as_float

#### 加载并预处理图像
加载待处理的图像文件，并将其转换为适合聚类分析的数据格式。通常情况下，会将彩色图片转化为灰度图或Lab颜色空间来增强特征表现力[^2]。

image = io.imread('path_to_image.jpg')  # 替换为实际路径
gray_image = color.rgb2lab(image)       # 转换成LAB色彩模式
reshaped_image = gray_image.reshape((-1, 3))

#### 应用DBSCAN算法
设置合适的参数`eps`(样本间的最大距离)`min_samples`(定义簇的核心点所需要的最少邻近样本数)，然后创建DBSCAN实例并拟合数据集。

db = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10).fit(reshaped_image)
labels = db.labels_
n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0)

print(f'Estimated number of clusters: {n_clusters_}')

#### 可视化结果
最后一步是对原始图像按照不同类别着色显示出来，以便直观观察到各个区域被划分的情况。

def create_segmented_image(img_shape, labels):
    segmented_img = np.zeros_like(gray_image)
    unique_labels = set(labels)
    
    for k in unique_labels:
        class_member_mask = (labels == k)
        xyz = reshaped_image[class_member_mask & core_samples_mask]
        
        if k != -1:
            mean_color = np.mean(xyz, axis=0)
            segmented_img[class_member_mask] = mean_color
            
    return segmented_img.reshape(img_shape)


core_samples_mask = np.zeros_like(db.labels_, dtype=bool)
core_samples_mask[db.core_sample_indices_] = True
segmented_image = create_segmented_image(gray_image.shape[:2], labels)

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.imshow(segmented_image.astype(int))
plt.title("Segmentation using DBSCAN")
plt.axis('off')
plt.show()

上述过程展示了如何利用DBSCAN来进行简单的图像分割操作。需要注意的是，在真实场景下可能还需要进一步调整参数以获得更好的效果；此外也可以尝试其他类型的特征提取方法提高准确性。