morphology.square
时间: 2024-06-05 13:10:40 浏览: 9
"Morphology" refers to the study of the structure and form of words in language. The term "square" can refer to a geometric shape with four equal sides and angles, or it can refer to a public open space in a city or town. I'm not sure how these two concepts are related or what you are asking for specifically. Can you please provide more context or information?
相关问题
Skimage腐蚀的用法具体的代码
Skimage中的腐蚀操作可以使用skimage.morphology模块中的erosion函数来实现。具体代码如下:
```python
from skimage import io, morphology
# 读取二值图像
img = io.imread('binary_image.png', as_gray=True)
# 定义腐蚀操作的核
selem = morphology.square(3)
# 进行腐蚀操作
eroded_img = morphology.erosion(img, selem)
# 显示结果
io.imshow(eroded_img)
io.show()
```
在以上代码中,我们首先使用skimage.io模块中的imread函数读取了一张二值图像,然后使用skimage.morphology模块中的square函数定义了一个3x3的正方形核,最后使用erosion函数对原图像进行腐蚀操作,得到了腐蚀后的图像eroded_img。最后使用imshow和show函数将结果显示出来。
基于区域生长的图像分割python代码
以下是基于区域生长的图像分割python代码示例:
```
import numpy as np
from skimage import io, color, morphology
# 读取图像
image = io.imread("image.jpg")
# 转换为灰度图像
gray_image = color.rgb2gray(image)
# 初始化分割结果
segmented = np.zeros_like(gray_image)
# 设置种子点
seed_x, seed_y = 100, 100
seed_value = gray_image[seed_x, seed_y]
# 区域生长
queue = [(seed_x, seed_y)]
while queue:
x, y = queue.pop()
if segmented[x, y] == 0 and np.abs(gray_image[x, y] - seed_value) < 0.1:
segmented[x, y] = 1
if x > 0:
queue.append((x-1, y))
if x < gray_image.shape[0]-1:
queue.append((x+1, y))
if y > 0:
queue.append((x, y-1))
if y < gray_image.shape[1]-1:
queue.append((x, y+1))
# 对分割结果进行形态学处理
segmented = morphology.binary_closing(segmented, morphology.square(3))
# 显示图像和分割结果
io.imshow(image)
io.show()
io.imshow(segmented)
io.show()
```
该代码实现了基于区域生长的图像分割。首先将彩色图像转换为灰度图像,然后选择一个种子点作为分割的起始点。从种子点开始,向四周扩展,如果像素值与种子点像素值相差不大,则将该像素设置为分割结果的一部分。最后对分割结果进行形态学处理,以去除噪点和孔洞。最终显示原始图像和分割结果。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.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)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)