Python skimage.segmentation.active_contour用法及代码示例

用法: skimage.segmentation.active_contour(image, snake, alpha=0.01, beta=0.1, w_line=0, w_edge=1, gamma=0.01, max_px_move=1.0, max_num_iter=2500, convergence=0.1, *, boundary_condition='periodic', coordinates='rc')

主动轮廓模型。

通过将蛇拟合到图像的特征来激活轮廓。支持单通道和多通道 2D 图像。蛇可以是周期性的(用于分段)或具有固定和/或自由端。输出蛇与输入边界的长度相同。由于点的数量是恒定的，请确保初始蛇有足够的点来捕捉最终轮廓的细节。

参数：

image：(N, M) 或 (N, M, 3) ndarray: 输入图像。
snake：(N, 2) 数组: 初始蛇坐标。对于周期性边界条件，端点不得重复。
alpha：浮点数，可选: 蛇长形状参数。较高的值使蛇收缩更快。
beta：浮点数，可选: 蛇平滑形状参数。较高的值使蛇更平滑。
w_line：浮点数，可选: 控制对亮度的吸引力。使用负值来吸引黑暗区域。
w_edge：浮点数，可选: 控制对边的吸引力。使用负值从边击退蛇。
gamma：浮点数，可选: 显式时间步进参数。
max_px_move：浮点数，可选: 每次迭代移动的最大像素距离。
max_num_iter：int 可选: 优化蛇形的最大迭代次数。
convergence：浮点数，可选: 收敛标准。
boundary_condition：字符串，可选: 轮廓的边界条件。可以是‘periodic’, ‘free’, ‘fixed’、“free-fixed”或“fixed-free”之一。 ‘periodic’ 连接蛇的两端，‘fixed’ 将 end-points 固定到位，‘free’ 允许末端自由移动。 ‘fixed’ and ‘free’可以通过解析‘fixed-free’、‘free-fixed’进行组合。解析‘fixed-fixed’或‘free-free’分别产生与‘fixed’ and ‘free’相同的行为。
coordinates：{‘rc’}，可选: 此选项仅出于兼容性目的而保留，无效。它是在 0.16 中引入的，带有 'xy' 选项，但从 0.18 开始，只有 'rc' 选项有效。坐标必须以row-column 格式设置。

snake：(N, 2) 数组: 优化的蛇形，与输入参数的形状相同。

其他参数：

max_iterations：DEPRECATED: 已弃用以支持max_num_iter。

参考：

1: Kass, M.; Witkin, A.; Terzopoulos, D. “Snakes: Active contour models”. International Journal of Computer Vision 1 (4): 321 (1988). DOI:10.1007/BF00133570

例子：

>>> from skimage.draw import circle_perimeter
>>> from skimage.filters import gaussian

创建和平滑图像：

>>> img = np.zeros((100, 100))
>>> rr, cc = circle_perimeter(35, 45, 25)
>>> img[rr, cc] = 1
>>> img = gaussian(img, 2, preserve_range=False)

初始化样条：

>>> s = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
>>> init = 50 * np.array([np.sin(s), np.cos(s)]).T + 50

拟合样条到图像：

>>> snake = active_contour(img, init, w_edge=0, w_line=1, coordinates='rc')  
>>> dist = np.sqrt((45-snake[:, 0])**2 + (35-snake[:, 1])**2)  
>>> int(np.mean(dist))  
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相关用法

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.segmentation.active_contour。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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其他参数：

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例子：