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Python skimage.future.manual_lasso_segmentation用法及代碼示例

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

根據使用鼠標進行的自由形式選擇返回標簽圖像。

參數：

image：(M, N[, 3]) 數組: 灰度或 RGB 圖像。
alpha：浮點數，可選: 在圖像上繪製的多邊形的透明度值。
return_all：布爾型，可選: 如果為 True，則返回一個包含每個繪製的單獨多邊形的數組。 (多邊形可能重疊。)如果為 False(默認)，則後麵的多邊形 “overwrite” 較早的多邊形重疊。

返回：

labels：int 形狀數組 ([Q, ]M, N): 分割的區域。如果 mode 為‘separate’，則數組的前導維度對應於用戶繪製的區域數。

注意：

按住鼠標左鍵在每個對象周圍繪製。

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：本文由純淨天空篩選整理自scikit-image.org大神的英文原創作品 skimage.future.manual_lasso_segmentation。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。