如何导入 Skimage 以分割带有分水岭的图像？答案

【问题标题】：How to import Skimage to segment an image with watershed?如何导入 Skimage 以分割带有分水岭的图像？
【发布时间】：2022-07-19 11:08:40
【问题描述】：

我正在尝试使用 Skimage 对带有分水岭的图像进行分割，但我总是收到此错误。请问有解决办法吗？

AttributeError: 模块 'skimage.morphology' 没有属性 'watershed'

源码：https://scikit-image.org/docs/0.12.x/auto_examples/xx_applications/plot_coins_segmentation.html

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

from skimage.feature import canny
from scipy import ndimage as ndi
from skimage import morphology
from skimage.filters import sobel
from skimage import data
from skimage.color import label2rgb


coins = data.coins()
hist = np.histogram(coins, bins=np.arange(0, 256))

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 3))
ax1.imshow(coins, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')
ax1.axis('off')
ax2.plot(hist[1][:-1], hist[0], lw=2)
ax2.set_title('histogram of grey values')

    # Threshold
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(6, 3), sharex=True, sharey=True)
ax1.imshow(coins > 100, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')
ax1.set_title('coins > 100')
ax1.axis('off')
ax1.set_adjustable('box')
ax2.imshow(coins > 150, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')
ax2.set_title('coins > 150')
ax2.axis('off')
ax2.set_adjustable('box')
margins = dict(hspace=0.01, wspace=0.01, top=1, bottom=0, left=0, right=1)
fig.subplots_adjust(**margins)


elevation_map = sobel(coins)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 3))
ax.imshow(elevation_map, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')
ax.axis('off')
ax.set_title('elevation_map')

markers = np.zeros_like(coins)
markers[coins < 30] = 1
markers[coins > 150] = 2

fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 3))
ax.imshow(markers, cmap=plt.cm.Spectral, interpolation='nearest')
ax.axis('off')
ax.set_title('markers')


segmentation = morphology.watershed(elevation_map, markers)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 3))
ax.imshow(segmentation, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')
ax.axis('off')
ax.set_title('segmentation')


segmentation = ndi.binary_fill_holes(segmentation - 1)
labeled_coins, _ = ndi.label(segmentation)
image_label_overlay = label2rgb(labeled_coins, image=coins)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(6, 3), sharex=True, sharey=True)
ax1.imshow(coins, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')
ax1.contour(segmentation, [0.5], linewidths=1.2, colors='y')
ax1.axis('off')
ax1.set_adjustable('box')
ax2.imshow(image_label_overlay, interpolation='nearest')
ax2.axis('off')
ax2.set_adjustable('box')

fig.subplots_adjust(**margins)

plt.show()

在线错误：segmentation =morphology.watershed(elevation_map,markers)

【问题讨论】：

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标签： python image-segmentation scikit-image watershed

【解决方案1】：

出于某种原因，您正在查看 scikit-image 的旧文档，版本 0.12。（请参阅您共享的 URL 中的 0.12.x。）您可以在以下位置查看最新发布版本的示例：

https://scikit-image.org/docs/stable/auto_examples/

具体而言，您需要将导入更新为from skimage.segmentation import watershed。

【讨论】：