在regionprops python中仅计算特定属性

我正在使用scikit图像中提供的measure.regionprops方法来测量连接组件的属性。它计算一组属性（）。但是，我只需要每个连接组件的面积。有没有一种方法可以只计算一个属性并节省计算量？

我找到了一种方法，当我们只需要连接组件的面积时，可以避免使用regionprops并计算所有属性。当使用label命令对连接的组件进行标记时，我们可以通过计算具有给定标签的像素数来计算每个组件的大小。所以，基本上

labels,num=label(image, return_num=True)
for i in range(num):
    area[i]=size(np.where(labels==i)[1])

---

将计算每个连接组件中的像素数。

使用

regionprops

和

cache=False

似乎有一种更直接的方法来做同样的事情。我使用

skimage.segmentation.slic
和
n_segments=10000
生成标签。然后：

rps = regionprops(labels, cache=False)
[r.area for r in rps]

我对的理解是，设置
cache=False
意味着在调用属性之前不会计算属性。根据Jupyter笔记本中的
%%time
，使用
cache=False
运行上述代码需要166ms，而使用
cache=True
则需要247ms，因此这似乎是可行的

我尝试了另一个答案，发现速度慢了很多

%%time
ard = np.empty(10000, dtype=int)
for i in range(10000):
   ard[i] = size(np.where(labels==0)[1])

这花了34.3秒

下面是一个完整的工作示例，使用slic分割生成的宇航员样本图像和标签，比较两种方法：

import numpy as np
import skimage
from skimage.segmentation import slic
from skimage.data import astronaut

img = astronaut()
# `+ 1` is added to avoid a region with the label of `0`
# zero is considered unlabeled so isn't counted by regionprops
# but would be counted by the other method.
segments = slic(img, n_segments=1000, compactness=10) + 1

# This is just to make it more like the original poster's 
# question.
labels, num = skimage.measure.label(segments, return_num=True)

使用OP建议的方法计算面积，调整索引值以避免标签为零：

%%time
area = {}
for i in range(1,num + 1):
    area[i + 1] = np.size(np.where(labels==i)[1])

CPU时间：用户512毫秒，系统：0纳秒，总计：512毫秒
墙壁时间：506毫秒

使用regionprops进行相同的计算：

%%time
rps = skimage.measure.regionprops(labels, cache=False)
area2 = [r.area for r in rps]

CPU时间：用户16.6毫秒，系统0纳秒，总计16.6毫秒
墙壁时间：16.2毫秒

验证结果在元素方面是否都相等：

np.equal(area.values(), area2).all()

True

因此，只要考虑到零标签和索引差异，这两种方法都会给出相同的结果，但不带缓存的regionprops速度更快。
@optimist

你的非regionprops方法对我来说有些低效。它拾取了一些不必要的噪音，并错误地计算了其中一个形状

import numpy as np
from skimage.measure import label, regionprops
import matplotlib.pyplot as plt

arr = np.array([[1,0,1,0,0,0,1],
                [1,1,1,0,0,0,1],
                [0,1,1,0,0,0,1],
                [0,1,1,0,0,1,1],
                [0,0,0,0,1,1,1],
                [0,0,0,1,1,1,1],
                [1,0,0,1,1,1,1],
                [1,0,0,1,1,1,1],
                [1,0,0,1,1,1,1]])

area = {}
labels, num = label(arr, return_num=True)
for i in range(num):
    print(i)
    area[i]=np.size(np.where(labels==i)[1])
    print(area[i])

plt.imshow(labels)
plt.show();


只要考虑零标签，结果是相同的。我添加了一个带有结果比较的扩展示例。干杯。这个答案不正确；缓存只是确定一旦请求属性，它是否保留在内存中。无论标志的值如何，都不会预先计算属性。请查看我的答案
rps = regionprops(labels, cache=False)
[r.area for r in rps]

Out: [9, 24, 3]