Python skimage.future.graph.show_rag用法及代码示例

用法: skimage.future.graph.show_rag(labels, rag, image, border_color='black', edge_width=1.5, edge_cmap='magma', img_cmap='bone', in_place=True, ax=None)

在图像上显示区域邻接图。

给定一张带标签的图像及其对应的 RAG，用指定的颜色在图像上显示 RAG 的节点和边。边显示在图像中两个相邻区域的质心之间。

参数：

labels：ndarray，形状(M，N): 标记的图像。
rag：RAG: 区域邻接图。
image：ndarray，形状(M，N[，3]): 输入图像。如果 colormap 为 None，则图像应为 RGB 格式。
border_color：颜色规格，可选: 绘制区域之间边界的颜色。
edge_width：浮点数，可选: 绘制 RAG 边的厚度。
edge_cmap： matplotlib.colors.Colormap ，可选: 绘制边的任何 matplotlib 颜色图。
img_cmap： matplotlib.colors.Colormap ，可选: 用于绘制图像的任何 matplotlib 颜色图。如果设置为 None ，则按原样绘制图像。
in_place：布尔型，可选: 如果设置，RAG 将被修改到位。对于每个节点n该函数将设置一个新属性rag.nodes[n]['centroid'].
ax： matplotlib.axes.Axes ，可选: 要绘制的轴。如果未指定，则创建并绘制新轴。

lc：matplotlib.collections.LineCollection: 表示图形边的线的集合。它可以传递给 matplotlib.figure.Figure.colorbar() 函数。

例子：

>>> from skimage import data, segmentation
>>> from skimage.future import graph
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>>
>>> img = data.coffee()
>>> labels = segmentation.slic(img)
>>> g =  graph.rag_mean_color(img, labels)
>>> lc = graph.show_rag(labels, g, img)
>>> cbar = plt.colorbar(lc)

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注：本文由纯净天空筛选整理自scikit-image.org大神的英文原创作品 skimage.future.graph.show_rag。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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