根据边缘到边缘距离合并标签#
在这个笔记本中，我们将根据标签之间的边缘到边缘距离来合并标签图像中的标签。靠近的标签将被合并。
另请参阅
import pyclesperanto_prototype as cle
from skimage.io import imread
import numpy as np
为了演示目的，我们使用了从blobs示例图像中派生的标签的修改版本。我们人为地在它们之间引入了间隙。
image = imread("../../data/blobs.tif")
image[:, 80:150] = 0
image[80:130, 100:] = 0
image = cle.asarray(image)
labels = cle.voronoi_otsu_labeling(image, spot_sigma=4, outline_sigma=3)
labels
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cle._ image
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首先，我们将标签膨胀到允许的最大边缘距离的一半。
maximum_distance = 12
dilated_labels = cle.dilate_labels(labels, radius=maximum_distance/2)
dilated_labels
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cle._ image
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然后，如果标签接触，我们就合并它们。
merged_dilated_labels = cle.merge_touching_labels(dilated_labels)
merged_dilated_labels
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cle._ image
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之后，我们用原始标签的形状来掩蔽合并后的标签。我们还将此操作的结果转换为32位整数，以便标签图像的可视化能够正常工作。
merged_labels = (merged_dilated_labels * (labels > 0)).astype(np.uint32)
merged_labels
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cle._ image
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