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

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

計算二值圖像中所有對象的總克羅夫頓周長。

參數：

image：(N, M) ndarray: 二維圖像。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。
directions：2 個或 4 個，可選: 用於近似克羅夫頓周長的方向數。默認情況下，使用 4：它應該比 2 更準確。兩種情況下的計算時間相同。

返回：

perimeter：浮點數: 二值圖像中所有對象的總周長。

注意：

該度量基於 Crofton 公式 [1]，它是來自積分幾何的度量。它通過沿所有方向的雙積分定義用於一般曲線長度評估。在離散空間中，2 或 4 個方向給出了非常好的近似值，對於更複雜的形狀，4 比 2 更準確。

與 perimeter() 類似，此函數返回連續空間中周長的近似值。

參考：

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...

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.perimeter_crofton。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。