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Python skimage.future.manual_lasso_segmentation用法及代码示例

用法: skimage.future.manual_lasso_segmentation(image, alpha=0.4, return_all=False)

根据使用鼠标进行的自由形式选择返回标签图像。

参数：

image：(M, N[, 3]) 数组: 灰度或 RGB 图像。
alpha：浮点数，可选: 在图像上绘制的多边形的透明度值。
return_all：布尔型，可选: 如果为 True，则返回一个包含每个绘制的单独多边形的数组。 (多边形可能重叠。)如果为 False(默认)，则后面的多边形 “overwrite” 较早的多边形重叠。

返回：

labels：int 形状数组 ([Q, ]M, N): 分割的区域。如果 mode 为‘separate’，则数组的前导维度对应于用户绘制的区域数。

注意：

按住鼠标左键在每个对象周围绘制。

例子：

>>> from skimage import data, future, io
>>> camera = data.camera()
>>> mask = future.manual_lasso_segmentation(camera)  
>>> io.imshow(mask)  
>>> io.show()

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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.manual_lasso_segmentation。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。