计算skeleton = medial_axis(blobs)中,skeleton中的像素长度
时间: 2023-08-31 21:05:44 浏览: 41
在计算skeleton时,每个像素点都被视为一个线段的端点,而这个线段的长度是根据相邻像素点之间的距离来计算的。因此,skeleton中的像素长度是根据相邻像素点之间的距离来计算的。具体来说,可以使用欧几里得距离或曼哈顿距离来计算相邻像素点之间的距离,然后将所有线段的长度加起来即可得到skeleton中的像素长度。
相关问题
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)
```
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:
```python
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。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)