图像放在”I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\slic“路径里
时间: 2023-07-08 20:51:21 浏览: 44
如果你的子块图像在路径 "I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\slic" 中,你可以使用以下代码来自动合并多个子块图像:
```python
import cv2
import numpy as np
import os
# 读取子块图像
imgs = []
for i in range(1, 92):
filename = os.path.join("I:/18Breakageratecalculation/mask-slic use/maskSLIC-master/result/result6/slic", '{:03d}.png'.format(i))
img = cv2.imread(filename)
imgs.append(img)
# 合并子块图像
merged_img = np.concatenate(imgs, axis=0)
# 保存合并后的图像
cv2.imwrite('merged_image.png', merged_img)
```
这个代码示例使用一个 for 循环来读取每个子块图像,并将它们添加到一个列表中。我们使用了 os.path.join 函数来生成每个子块图像的完整路径。最后,我们使用 numpy 的 `concatenate` 函数将所有子块图像合并成一个完整的图像。请根据您的具体情况进行修改。
相关问题
class_labels = { 0: r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\slic_pellucid\non-broken roofing', 1: r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\slic_pellucid\broken roofing', 2: r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\slic_pellucid\courtyard' }计算类被为1的像素点/(类别为+类别为的像素点)
根据您提供的代码,我可以看出这是一个Python字典类别标签和它们对应的路径。要计算类别为1的像素点占总像素点的比例,需要知道类别为1的像素点数和所有类别为1或类别为2的像素点数。代码如下:
```
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('your_image_path', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 类别为1的像素点数
class_1_pixels = np.sum(img == 1)
# 类别为1或类别为2的像素点数
total_pixels = np.sum(np.isin(img, [1, 2]))
# 计算比例
ratio = class_1_pixels / total_pixels
print('类别1像素点占比:', ratio)
```
请将 `your_image_path` 替换为您的图像路径。
t1 = time.time() # Note that compactness is defined differently because a grid is not used. Lower compactness for maskSLIC is equivalent segments = seg.slic(img, compactness=10, seed_type='nplace', mask=roi, n_segments=100, recompute_seeds=True, plot_examples=True, enforce_connectivity=True) print("Time: {:.2f} s".format(time.time() - t1)) for segment_id in np.unique(segments): mask = segments == segment_id masked_image = img.copy() masked_image[~mask] = 0 cv2.imwrite(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\segment_{}.png'.format(segment_id), masked_image) plt.figure() plt.imshow(mark_boundaries(img, segments)) plt.contour(roi, contours=1, colors='red', linewidths=0.5) plt.axis('off') plt.savefig(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\maskslic.png')提取每个子块图像的位置和大小信息
可以使用 `regionprops` 函数从分割结果中提取每个子块的位置和大小信息。具体步骤如下:
1. 将分割结果转换为标签图像,其中每个子块的像素值为其对应的标签值。
2. 使用 `regionprops` 函数提取标签图像中每个区域的属性信息,包括区域的位置、大小、像素值等。
3. 遍历所有区域,获取其位置和大小信息。
下面是示例代码:
```python
from skimage.measure import label, regionprops
# 将分割结果转换为标签图像
label_img = label(segments)
# 使用 regionprops 函数提取标签图像中每个区域的属性信息
props = regionprops(label_img)
# 遍历所有区域,获取其位置和大小信息
for prop in props:
# 获取区域的标签值、位置和大小信息
label_value = prop.label
bbox = prop.bbox # (min_row, min_col, max_row, max_col)
height = bbox[2] - bbox[0]
width = bbox[3] - bbox[1]
# 在原图上绘制该区域的边界框
cv2.rectangle(img, (bbox[1], bbox[0]), (bbox[3], bbox[2]), (0, 255, 0), 2)
# 输出该区域的位置和大小信息
print("Label: {}, Position: ({}, {}), Size: {} x {}".format(label_value, bbox[1], bbox[0], width, height))
```
其中,`bbox` 表示区域的最小外接矩形,其格式为 `(min_row, min_col, max_row, max_col)`,分别表示矩形左上角和右下角的行列坐标。`height` 和 `width` 分别表示矩形的高度和宽度。在实际使用中,可以根据需求选择输出或保存这些信息。
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