Python 从分割平铺图像缝合回标签图像阵列

我有一个图像已经平铺，然后分割（在我的管道外）。分割分别在每个磁贴上进行，我有相应的

label\u图像

数组

这些只是与瓷砖大小相同的阵列；数组中每个元素的值对应于平铺上的真实对象。零表示背景，1表示第一个对象等。例如，如果我们的图像有两个对象，一个菱形，一个正方形分别位于左上角和右下角，那么

标签_图像

数组将如下所示：

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0,
 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 0,
 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 0,
 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 0,
 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

在我的例子中，假设原始图像看起来像下面左边显示的图像，但是在下面右边显示的4个较小的图像中的每一个图像上都进行了分割，带有红色轮廓，我有四个

label_image

数组

我如何将这四个较小的

标签图像

合并为一个大图像的

标签图像

位于边界上的对象（本例中为硬币）将在最终结果中出现在两个（至少）

label_图像

中，但它们应表示为一个统一的未折叠对象，因此应为它们提供相同的编号

除了

label_图像

之外，我还有质心和来自函数的所有其他内容

---

（图片取自）

我不知道有一个通用函数可以实现这个功能，不过在skimage中编写一个会非常有用。如果在每个块上都有“完美”的分割，可以使用dask_图像中分布式标记的方法：需要确保每个块的分段编号是唯一的，并且分段之间有一个不希望简单合并的0边界，该方法是构建一个跨边界匹配的标签值图，然后使用连接的组件跨块边界重新映射值。谢谢！我可以和你一起检查一下吗（如果你看到的话…）我正在尝试研究这个问题，但我想它不包括在

dask image

的

0.2版

中。据我所知，分布式标签非常新，而

v0.2

已经有一年多的历史了。如果我想使用像

\u label\u adjacement\u graph

这样的函数，我现在的最佳选择是从源代码中构建

dask图像

？回到这里……我认为跨块的

函数\u label\u分组

是这里的主要工作。此功能可以作为独立功能运行…在笔记本上复制粘贴以及必要的导入并运行ok。我现在需要弄清楚如何在我的上下文中使用它。