Python skimage.measure.euler_number用法及代碼示例

用法: skimage.measure.euler_number(image, connectivity=None)

計算二值圖像中的歐拉特性。

對於 2D 對象，歐拉數是對象數減去孔數。對於 3D 對象，歐拉數等於對象的數量加上孔的數量，再減去隧道或環路的數量。

參數：

image: (N, M) ndarray or (N, M, D) ndarray.：: 2D 或 3D 圖像。如果圖像不是二進製的，則所有嚴格大於零的值都被視為對象。
connectivity：int 可選: 將像素/體素視為鄰居的最大正交跳數。接受的值範圍從 1 到 input.ndim 如果 None ，則使用 input.ndim 的完整連接。為 2D 圖像定義了 4 個或 8 個鄰域(分別為連接 1 和 2)。為 3D 圖像定義了 6 個或 26 個鄰域(分別為連接 1 和 3)。連接 2 未定義。

euler_number：int: 圖像中所有對象的集合的歐拉特征。

注意：

歐拉特征是一個整數，說明了輸入圖像中所有對象的集合的拓撲結構。如果對象是 4 連通的，那麽背景是 8 連通的，反之亦然。

歐拉特性的計算是基於離散空間中的積分幾何公式。在實踐中，構建一個鄰域配置，並為每個配置應用一個 LUT。使用的係數是 Ohser 等人的係數。

計算幾個連通性的歐拉特性會很有用。不同連通性的結果之間的較大相對差異表明圖像分辨率(相對於對象和孔的大小)太低。

參考：

1: 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
2: Ohser J., Nagel W., Schladitz K. (2002) The Euler Number of Discretized Sets - On the Choice of Adjacency in Homogeneous Lattices. In: Mecke K., Stoyan D. (eds) Morphology of Condensed Matter. Lecture Notes in Physics, vol 600. Springer, Berlin, Heidelberg.

例子：

>>> import numpy as np
>>> SAMPLE = np.zeros((100,100,100));
>>> SAMPLE[40:60, 40:60, 40:60]=1
>>> euler_number(SAMPLE) 
1...
>>> SAMPLE[45:55,45:55,45:55] = 0;
>>> euler_number(SAMPLE) 
2...
>>> SAMPLE = np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
...                    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
...                    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
...                    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
...                    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
...                    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
...                    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
...                    [1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
...                    [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1],
...                    [0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]])
>>> euler_number(SAMPLE)  # doctest:
0
>>> euler_number(SAMPLE, connectivity=1)  # doctest:
2

相關用法

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.measure.euler_number。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。

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