获取分割图像的最大连接部分

Question

我有一个CT扫描的分割图像（只有1和0值）。我使用skimage.measure中的函数“ label”来获取连接组件的ndarray。现在，我只需要从“标签”输出（ndarray）中获得最大的连接组件。你知道我该怎么办吗？

我的代码如下所示：

from skimage.measure import label    

def getLargestCC(segmentation):
    labels = label(segmentation)
    // now I need to get only the largest connected component and return it
return largestCC

非常感谢！

Answer 1

我不确定你想要什么作为输出，一个掩码？

import numpy as np
from skimage.measure import label   

def getLargestCC(segmentation):
    labels = label(segmentation)
    largestCC = labels == np.argmax(np.bincount(labels.flat))
    return largestCC

Numpy 的 bincount 将计算每个标签出现的次数，而 argmax 会告诉您其中哪个是最大的。

Answer 2

Gilly的答案很有趣，但如果背景（label = 0）大于CC研究的结果，那是错误的。Alaleh Rz解决方案处理背景，但速度很慢。调整Gilly提出的解决方案并消除背景问题：

import numpy as np
from skimage.measure import label   

def getLargestCC(segmentation):
    labels = label(segmentation)
    assert( labels.max() != 0 ) # assume at least 1 CC
    largestCC = labels == np.argmax(np.bincount(labels.flat)[1:])+1
    return largestCC

Answer 3

OP 的输入分割数据是二进制的，其中背景为 0。因此，我们可以使用 Vincent Agnus 的 np.bincount 方法，但通过使用 np.bincount 的权重参数来简化背景拒绝逻辑。设置 weights=segmentation.flat 将背景总和归零。

import numpy as np
from skimage.measure import label   

def getLargestCC(segmentation):
    labels = label(segmentation)
    largestCC = labels == np.argmax(np.bincount(labels.flat, weights=segmentation.flat))
    return largestCC