从高程图/分水岭变换生成边界框

【问题标题】：Generate bounding boxes from elevation map/watershed transform从高程图/分水岭变换生成边界框
【发布时间】：2019-02-12 09:22:29
【问题描述】：

我正在使用 scikit-image 对我拥有的一些图像进行图像分割，我指的是这个教程 (https://scikit-image.org/docs/dev/user_guide/tutorial_segmentation.html)

我正在使用描述的高程图方法，虽然在应用分水岭算法后我无法获得正确的结果，但高程图本身似乎足以满足我的目的。

我在绘制高程图时得到这个输出：

现在我想获取该对象边界框的坐标。我如何实现这一目标？我查看了 http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/edges/plot_contours.html 但我无法弄清楚如何为 find_contours 选择第二个参数？

【问题讨论】：

标签： image-processing scikit-image

【解决方案1】：

这对你有用吗？

from skimage import filters
from scipy import ndimage as ndi

threshold = filters.threshold_otsu(elevation_map)
binary = (elevation_map > threshold).astype(int)
bounding_box = ndi.find_objects(binary)[0]

【讨论】：

谢谢。我得到两个元组，找不到关于数字格式的文档。
你应该得到两个切片，它们对应于提取边界框所需的切片。即如果你这样做image[bounding_box]，你会得到鞋子回来。如果你想要实际值，bounding_box[0].start、bounding_box[0].stop 告诉你开始行和结束行，而bounding_box[1].start 和bounding_box[1].stop 告诉你开始列和结束列。