[scikit-image] 68. ラベリングした領域のデータをregionprops_tableによりpandasのDataFrameで取得する(skimage.measure regionprops_table)

はじめに

scikit-imageのregionprops_tableでラベリングした領域の情報を取得できるregionpropsのデータをpandasのDataFrameにする。

コード

解説

モジュールのインポートなど

画像データの生成

画像データの作成は下記記事と同様に行った。

[matplotlib] 57. plt.imshow()で軸を画像から離して表示

matplotlibのplt.imshowで画像を表示する際に、軸を画像から離して表示する方法について説明する。

sabopy.com

2020.01.23

画像を表示すると下記のようになる。

バイナリ画像の生成

threshold_otsuで大津の方法により２値化のためのしきい値を得る。
そのしきい値を用いて画像imをバイナリ画像へと変換する。
大津の方法による2値化については下記記事で説明した。

[scikit-image] 50. しきい値処理でグレースケール画像をバイナリ画像に変換

skimage.filtersのthreshold_otsuによるしきい値処理について説明する。

sabopy.com

2019.09.25

図示すると下記のようになる。

バイナリ画像のラベリング

labelでreturn_numをTrueにすると、ラベル画像と総ラベル数が返り値として得られるので、label_num = label_image[1]で総ラベル数を取得する。

label_imageの0の部分をnp.nanにして表示すると上記のようになる。タイトルに総ラベル数を表示した。

regionprops_tableによるデータの取得

propertiesに取得した項目を設定し、regionprops_tableにラベル画像とプロパティを記述することで辞書形式のデータが得られる。これをそのままpd.DataFrameでデータフレーム化することでTableが得られる。

取得できる項目については下記サイトが詳しい。

Module: measure — skimage v0.20.0 docs

scikit-image.org

このregionpropsで得られるデータを用いて、ラベルをつけた領域に対して様々な処理ができる。
その例を下記で説明する。

ラベル領域を四角で囲む

面積が1000以上のものを緑四角で囲む。region.bboxにより、４隅の座標を取得する。

ラベル領域の重心に点を表示

面積が1000以上のものの重心に緑点を表示する。region.centroidにより、重心の座標を取得する。

ラベル領域にラベル番号をつける

参考

Module: measure — skimage v0.20.0 docs

scikit-image.org

Explore and visualize region properties with pandas — skimage 0.21.0rc2.dev0 documentation

scikit-image.org

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