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Python skimage.measure.perimeter_crofton用法及代码示例

用法: skimage.measure.perimeter_crofton(image, directions=4)

计算二值图像中所有对象的总克罗夫顿周长。

参数：

image：(N, M) ndarray: 二维图像。如果图像不是二进制的，则所有严格大于零的值都被视为对象。
directions：2 个或 4 个，可选: 用于近似克罗夫顿周长的方向数。默认情况下，使用 4：它应该比 2 更准确。两种情况下的计算时间相同。

返回：

perimeter：浮点数: 二值图像中所有对象的总周长。

注意：

该度量基于 Crofton 公式 [1]，它是来自积分几何的度量。它通过沿所有方向的双积分定义用于一般曲线长度评估。在离散空间中，2 或 4 个方向给出了非常好的近似值，对于更复杂的形状，4 比 2 更准确。

与 perimeter() 类似，此函数返回连续空间中周长的近似值。

参考：

1: https://en.wikipedia.org/wiki/Crofton_formula
2: S. Rivollier. Analyse d’image geometrique et morphometrique par diagrammes de forme et voisinages adaptatifs generaux. PhD thesis, 2010. Ecole Nationale Superieure des Mines de Saint-Etienne. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00560838

例子：

>>> from skimage import data, util
>>> from skimage.measure import label
>>> # coins image (binary)
>>> img_coins = data.coins() > 110
>>> # total perimeter of all objects in the image
>>> perimeter_crofton(img_coins, directions=2)  
8144.578...
>>> perimeter_crofton(img_coins, directions=4)  
7837.077...

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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.measure.perimeter_crofton。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。