measure.find_contours中fully_connected的选项都有哪些

在 `measure.find_contours` 函数中，`fully_connected` 参数用于表示轮廓是否应该被视为完全连接。它的选项包括：

- `True`：只考虑上下左右四个方向的相邻像素，即 4-连接。
- `False`：考虑所有相邻像素，即 8-连接。

其中，默认值为 `True`，表示使用 4-连接。

相关问题

measure.find_contours中fully_connected = low 或high 设置的是什么

在 `measure.find_contours` 函数中，`fully_connected` 参数可以设置为 `low` 或 `high`，来指定连接方法。这两个选项用于在具有连续灰度值的图像中查找轮廓，将轮廓从背景中分离出来。当 `fully_connected` 设置为 `low` 时，函数将使用从下到上、从左到右的连接方式，而当设置为 `high` 时，函数将使用从上到下、从左到右的连接方式。这两种连接方式的区别在于其起始位置的不同，可能会对最终找到的轮廓产生影响。

measure.find_contours 函数中，fully_connected怎么设置true或false

在 `measure.find_contours` 函数中，`fully_connected` 参数用于指定轮廓的连接方式。当其设为 `True` 时，表示使用 4-连接（只考虑上下左右四个相邻像素），当其设为 `False` 时，表示使用 8-连接（考虑所有相邻像素）。下面是一个示例代码：

import numpy as np
from skimage import measure

# 创建一个 10 x 10 的二维矩阵
image = np.zeros((10, 10))

# 在矩阵上绘制一个三角形
image[2:8, 2:8] = np.tri(6, 6)

# 查找轮廓
contours = measure.find_contours(image, 0.5, fully_connected=True)

# 输出轮廓数量
print(len(contours))  # 1

# 查找轮廓（使用 8-连接）
contours = measure.find_contours(image, 0.5, fully_connected=False)

# 输出轮廓数量
print(len(contours))  # 2

在上面的示例中，`fully_connected=True` 表示使用 4-连接，`fully_connected=False` 表示使用 8-连接。当使用 4-连接时，函数只能找到一个轮廓，而当使用 8-连接时，函数能够找到两个轮廓。