计算skeleton = medial_axis(blobs)中，skeleton的长度

在Python中，使用scikit-image库中的medial_axis函数可以计算出二值图像中的骨架。骨架是一条单像素宽的线，沿着二值图像中的中心轴线延伸。因此，skeleton变量的长度取决于骨架的像素数，可以使用Python中的len()函数计算得到。例如，下面的代码可以计算出骨架的长度：

from skimage.morphology import medial_axis
from skimage.io import imread

# 读取二值图像
image = imread('binary_image.png', as_gray=True)

# 计算骨架
skeleton = medial_axis(image)

# 计算骨架的长度
length = len(skeleton)

print('骨架的长度为：', length)

相关问题

计算skeleton = medial_axis(blobs)中，skeleton连成线的长度，用python写出来

可以使用scikit-image的函数measure.find_contours来找到skeleton的轮廓线，然后计算轮廓线的长度即可。具体代码如下：

from skimage import measure
from skimage.morphology import medial_axis
import numpy as np

# 生成随机二值图像
blobs = np.random.rand(100, 100) > 0.5

# 计算medial axis
skeleton = medial_axis(blobs)

# 找到skeleton的轮廓线
contours = measure.find_contours(skeleton, 0.5)

# 计算轮廓线的长度
lengths = [len(c) for c in contours]

# 输出结果
print("Skeleton length:", sum(lengths))

注意，这里假设skeleton已经连成了一条线。如果skeleton中有多个分支，需要对每个分支分别计算长度。

针对skeleton = medial_axis(blobs)，删除skeleton中特定长度的分支，并使用python

可以使用scikit-image库来实现此功能。以下是一个示例代码，其中使用medial_axis来计算给定二进制图像的中轴线，并删除长度小于min_length的分支：

from skimage.morphology import medial_axis, remove_small_objects
from skimage.measure import label, regionprops

def remove_short_branches(image, min_length):
    # 计算中轴线
    skeleton = medial_axis(image)
    
    # 标记连通区域
    labels = label(skeleton)
    
    # 获取连通区域的属性
    props = regionprops(labels)
    
    # 删除长度小于min_length的分支
    for prop in props:
        if prop.area < min_length:
            skeleton[labels == prop.label] = 0
    
    # 删除小对象
    skeleton = remove_small_objects(skeleton, min_size=min_length)
    
    return skeleton

在这个函数中，我们首先使用medial_axis函数计算给定二进制图像的中轴线。然后，我们使用label和regionprops函数来标记中轴线的连通区域，并获取每个区域的属性。接下来，我们循环遍历每个区域，如果它的长度小于min_length，则将对应的像素设置为0。最后，我们使用remove_small_objects函数来删除小于min_length的对象，并返回处理后的中轴线。

使用示例：

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.io import imread
from skimage.color import rgb2gray

# 读取图像
image = rgb2gray(imread('blobs.png'))

# 删除长度小于10的分支
skeleton = remove_short_branches(image, 10)

# 显示结果
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
ax[0].imshow(image, cmap='gray')
ax[1].imshow(skeleton, cmap='gray')
plt.show()

这里使用了一个名为blobs.png的示例图像，你可以替换成你自己的图像。运行上面的代码后，将显示原始图像和处理后的中轴线，其中删除了长度小于10的分支。