[B,L,n,M] = bwboundaries(BO_skel,"noholes");完全等效matlab的python代码

以下是 Python 中等效的代码：

import numpy as np
from skimage import measure

# BO_skel 是一个二值化的骨架图像
B, L, n, M = measure.label(BO_skel, connectivity=1, return_num=True)
boundaries = measure.find_contours(BO_skel, 0.5, 'high', fully_connected='low', positive_orientation='low')

# 检查是否存在外部轮廓
if len(boundaries) > 0:
    boundary = boundaries[0]
    boundary = np.flip(boundary, axis=1)

    # 将坐标从浮点数转换为整数
    boundary = boundary.astype(np.int32)
else:
    boundary = None

其中，`measure.label()` 函数用于将二值化的骨架图像进行标记，`measure.find_contours()` 函数用于查找轮廓。最后，将轮廓坐标从浮点数转换为整数。

相关问题

[B,L,n,M] = bwboundaries(BO_hb,"noholes"); 怎样完全等效转换为python，只需要返回B值即可

在 Python 中，你可以使用 `skimage.measure.find_contours` 函数来实现与 `bwboundaries` 函数的相同效果，以下是等效的 Python 代码：

from skimage.measure import find_contours

# BO_hb 是二值图像
contours = find_contours(BO_hb, 0.5, fully_connected="no")

# B 是包含所有边界点坐标的列表
B = [contour[:, ::-1] - 0.5 for contour in contours]

其中，`find_contours` 函数的第二个参数 `0.5` 表示二值图像的阈值，`fully_connected="no"` 表示只考虑 4 邻域连接关系。`contour[:, ::-1] - 0.5` 是为了将行列坐标转换为 (x,y) 坐标，并将坐标中心平移 0.5 个单位，以便将像素坐标转换为物理坐标。

[B,L] = bwboundaries(hsv_dilate,'noholes');什么意思

这行代码是在MATLAB环境下执行的，其中bwboundaries函数用于计算二值图像的边界并返回边界像素的坐标，hsv_dilate是输入的二值化图像数据，'noholes'表示在边界内部不考虑穿过洞的情况。执行该语句后，返回的B是一个元胞数组，其中每个元胞包含了一个边界点的数组，L是一个与输入图像大小相同的标记矩阵，其中每个像素被标记为其所属的边界像素的索引值，或者如果该像素不在边界上，则为0。