Mahotas - 过滤标签

Mahotas是一款开源的计算机视觉和图像处理库，它提供了很多常用的图像处理算法和工具函数，可以用Python语言方便地调用和使用。Mahotas中的过滤标签功能可以用于去除二值图像中的小噪点或孤立的像素点，让图像更加干净和精细。

使用Mahotas过滤标签

使用Mahotas过滤标签的步骤如下：

1. 安装Mahotas库

   pip install mahotas
   

2. 导入mahotas模块

   import mahotas as mh
   

3. 加载二值图像

   image = mh.imread('image.png', as_grey=True)
   

4. 过滤标签

   filtered = mh.label(image, connected=True)
   filtered = mh.labeled.filter_labeled(filtered, min_size=10)
   filtered_img = mh.labeled.labeled_comprehension(image, filtered[0], np.arange(filtered[1])+1, np.sum, np.uint8, 0, True)
   

   其中，label函数用于将像素值为1的点分为不同的连通块，返回一个元组(labels, num_objects)，其中labels是一个存储每个点的标签的二维数组，num_objects表示连通块的个数；

   filter_labeled函数则可以用来过滤掉面积小于min_size的连通块，返回一个新的标签数组；

   最后，labeled_comprehension函数可以将筛选后的标签数组重新映射到原始二值图像上，即将原来的1改为原来的标签值。这个函数的参数比较多，不同的参数可以帮助你完成你想要的不同的映射操作，具体可以查看mahotas文档。

5. 显示结果

   import matplotlib.pyplot as plt
   fig, ax = plt.subplots(1,2,figsize=(8,3))
   ax[0].imshow(image)
   ax[0].set_title('Original Image')
   ax[1].imshow(filtered_img)
   ax[1].set_title('Filtered Image')
   plt.show()
   

结果如下:

总结

Mahotas是一个非常强大和方便的图像处理库，它提供了很多常用的算法和工具函数，可以简化图像处理和计算机视觉的研究和应用。过滤标签功能是Mahotas中一个常用的功能，可以用来去除二值图像中不需要的小噪点，让图像更加干净和精细。