得到分割图像的最大连通分量

Question

我有一个CT扫描的分割图像（只有1和0值）。我使用的函数“label”来自撇油量获取所连接组件的日期。现在我只需要从“label”输出（ndarray）中获取最大的连接组件。 你知道我怎么做吗？在

我的代码如下：

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！在

Answer 1

OP的输入分段数据是二进制的，其中背景为0。所以，我们可以用文森特·阿格努斯np.bin计数通过使用bincount.np的权重参数。 设定权重=分段.平面把背景和归零。在

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

Answer 2

我不确定你想要什么作为输出，一个面具？在

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，argmax将告诉您其中哪个是最大的。在

Answer 3

Gilly的回答很有趣，但是如果背景（标签=0）比研究的CC大，那就错了。Alaleh-Rz解决方案处理背景，但速度非常慢。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