与MATLAB中“ bwarea”的Python等效

Question

我正在尝试检测黑色图像中白色物体周围的不规则程度。我在MATLAB中找到了一些不错的代码来执行此操作，但是它依赖于函数bwarea，该函数似乎是一个受周长影响的加权区域。我不确定python中的等效代码是什么-如果有人可以给我等效的内容，我将不胜感激。另外，如果有人知道确定黑色图像（即二进制图像）中白色物体的周边不规则性的良好指标，那也将很有帮助！

Answer 1

感谢您指向文档的指针！我在下面包括了我的实现。我怀疑它的效率很高，但对我来说效果很好：

def patternScore(neighborhood):
    m_sum = 0
    m_sum = neighborhood[0,0] + neighborhood[0,1] + neighborhood[1,0] + neighborhood[1,1]
    if(m_sum == 3):
        return float(7.0/8.0)
    elif(m_sum == 0):
        return 0
    elif(m_sum == 1):
        return float(1.0/4.0)
    elif(m_sum == 4):
        return 1
    else:
        if(neighborhood[0][1] == neighborhood[0][0]):
            return .5
        elif(neighborhood[1][0] == neighborhood[0][0]):
            return .5
        else:
            return .75

def neighbors(im, i, j, d=1):
    im = np.array(im).astype(int)
    top_left = im[i-d:i+d, j-d:j+d]
    top_right = im[i-d:i+d, j:j+d+1]
    bottom_left = im[i:i+d+1, j-d:j+d]
    bottom_right = im[i:i+d+1, j:j+d+1]
    pattern = (patternScore(top_left) + patternScore(top_right) + patternScore(bottom_left) + patternScore(bottom_right))
    return pattern

def bwarea(img):
    d = 1
    area = 0
    for i in range(1,img.shape[0]-1):
        for j in range(1,img.shape[1]-1):
            area += neighbors(img,i,j)
    return area