Numpy scikit图像-felzenszwalb分割：删除大片段

如图所示，我正在使用

skimage.segmentation.felzenszwalb

，这很好

我已经尽可能地调整了参数，但它仍然检测到一些我不希望它检测到的大片段。之后如何删除超过特定大小的段？我知道您可以使用

skimage.measure.regionprops

来获取每个段的面积，但我不知道如何从

段fz

中删除段，让数组保持与

标记边界的接触

import numpy as np
import skimage.io
from skimage.util import img_as_float
from skimage.segmentation import felzenszwalb
from skimage.segmentation import mark_boundaries

img = img_as_float(astronaut()[::2, ::2])
segments_fz = felzenszwalb(img, scale=100, sigma=0.5, min_size=50)

print("Felzenszwalb number of segments: {}".format(len(np.unique(segments_fz))))

segmented_img = mark_boundaries(img, segments_fz)
skimage.io.imsave('img_labeled.png', segmented_img)

这与类似，但他们正在尝试删除小对象，而不是大对象。
请查看for
skimage.morphology.remove_small_objects
。有很多预处理/输入清理，但业务端非常简单。假设
segments
是带有段标签的输入图像，函数的作用如下：

out = np.copy(segments)
component_sizes = np.bincount(segments.ravel())
too_small = component_sizes < min_size
too_small_mask = too_small[segments]
out[too_small_mask] = 0
return out

out=np.copy（段）
组件大小=np.bincount（segments.ravel（））
太小=部件尺寸<最小尺寸
太小的遮罩=太小的[段]
out[太小的遮罩]=0
返回

您可以将
太小
更改为
太大
，或者任何您想要的条件！关键是要在该行生成一个数组，该数组包含位置i处的
True
，无论何时您要将标签i归零，以及
False
任何其他位置