Skimage regionprops功能'；s（面积，欧拉数）尺寸在Python中不正确

我有1797张Mnist图像，我需要提取两个特征（FilledArea、EulerNumber）。我知道如何在Matlab中实现它。我的特征矩阵在Matlab中的大小为1797*2（每个维度为1797），并且是正确的

matlab代码（工作正常）

我想在python中使用Skimage regionprops做同样的事情，但是对于1797个图像，我得到了29350*2个特性（每个特性有29350个道具），根据我的理解应该是1797*2

python代码（工作不正常）

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我的方法可能有什么问题？为什么每个特性都有29350个元素而不是1797个元素？

就像在Matlab中需要一个for循环来计算每个图像的属性一样，在Python中也需要一个for循环。目前，您正在计算单个形状的三维图像（1797,8,8）的属性，而不是1797个形状的二维图像（8,8）。以下是与您所追求的内容相当的Python代码：

features=[]
对于数字图像。图像：
labels=（图像>0）.astype（int）#图像中只有一个对象
道具=区域道具（标签、图像）[0]#仅一个对象
特征.附加（（props.euler\u编号，props.filled\u区域））

就像在Matlab中需要一个for循环来计算每个图像的属性一样，在Python中也需要一个for循环。目前，您正在计算单个形状的三维图像（1797,8,8）的属性，而不是1797个形状的二维图像（8,8）。以下是与您所追求的内容相当的Python代码：

features=[]
对于数字图像。图像：
labels=（图像>0）.astype（int）#图像中只有一个对象
道具=区域道具（标签、图像）[0]#仅一个对象
特征.附加（（props.euler\u编号，props.filled\u区域））

是数字。图像是二进制图像吗？如果它们是整数值，

regionprops

可能会为每个不同的强度级别（它解释为标签）生成一个输出。@CrisLuengo，我是图像处理新手，我从这里加载了数据集“”我如何检查此项？链接提到“功能：整数0-16”，所以不是二进制的问题吗？你应该显示你的数据并查看它。这是图像处理的一个优点，它完全是可视化的！：）@CrisLuengo我现在加载了二进制图像，但1000个图像中有91856个是

数字。图像
二进制图像？如果它们是整数值，
regionprops
可能会为每个不同的强度级别（它解释为标签）生成一个输出。@CrisLuengo，我是图像处理新手，我从这里加载了数据集“”我如何检查此项？链接提到“功能：整数0-16”，所以不是二进制的问题吗？你应该显示你的数据并查看它。这是图像处理的一个优点，它完全是可视化的！：）@CrisLuengo i现在加载了二进制图像，但1000张图像得到了91856张
for i = 1:2*N
    img = regionprops(BW(:,:,i),'FilledArea', 'Solidity');
    features(i, 1) = img.EulerNumber;
    features(i, 2) = img.FilledArea;
    clear img;
end

digits = datasets.load_digits()
label_img = digits.images
rps = regionprops(label_img, cache=False)
print(len([r.area for r in rps]))  #29350
print(len([r.euler_number for r in rps]))  #29350