获取图像中具有相同颜色的簇中的像素数

Question

我有一张黑白图像，我想计算每个白点（簇）中的像素。我迷路了，我认为它缺少了一些我想不到的东西。图像看起来像这样：

我已经用这样的 KMeans 计算了集群的数量：

from skimage import morphology, measure
from sklearn.cluster import KMeans

rows, cols, bands = img_converted.shape

X = img_converted.reshape(rows*cols, bands)

kmeans = KMeans(n_clusters=2, n_init='auto').fit(X)

labels = kmeans.labels_.reshape(rows, cols)

for i in np.unique(labels):
    blobs = np.int_(morphology.binary_opening(labels == i))    
    color = np.around(kmeans.cluster_centers_[i])
    count = len(np.unique(measure.label(blobs))) - 1
    print('Color: {}  >>  Objects: {}'.format(color, count))

输出：

Color: [0. 0. 0.]  >>  Objects: 1
Color: [255. 255. 255.]  >>  Objects: 217

我想要一个列表，其中包含我找到的 217 个对象中每个对象的长度。也许有人有解决方案。 感谢您的帮助

Answer 1

要获得每个簇中的元素数量，您可以简单地计算

measure.label(blobs)

中每个元素的频率，如下所示：

list_of_labels = (measure.label(blobs).flatten().tolist())
from collections import Counter
print (Counter(list_of_labels))

输出：

Counter({0: 4289988,
         1: 1855,
         2: 130,
         3: 124,
          ..
          ..
         215: 97,
         216: 119,
         217: 210})