使用pickle保存skimage.regionprops加载遇递归错误，求保存方案

你遇到的RecursionError是scikit-image的已知问题，regionprops返回的对象无法直接通过pickle完成序列化与反序列化，核心原因是对象内部的属性引用在反序列化过程中触发了无限递归。

下面提供几种可行的解决方案：

方案1：提取所需属性保存（推荐） #

直接从regionprops对象中提取你实际需要的属性，存入普通字典后再序列化。这种方式既避免了对象序列化的问题，又能减少存储体积。

import numpy as np
import pickle
from skimage.draw import ellipse
from skimage.measure import label, regionprops
from skimage.transform import rotate

# 生成测试图像
image = np.zeros((600, 600))
rr, cc = ellipse(300, 350, 100, 220)
image[rr, cc] = 1
image = rotate(image, angle=15, order=0)
rr, cc = ellipse(100, 100, 60, 50)
image[rr, cc] = 1
label_img = label(image)
regions = regionprops(label_img, image)

# 提取需要的属性到字典列表
props_list = []
for region in regions:
    props = {
        'area': region.area,
        'centroid': region.centroid,
        'bbox': region.bbox,
        'major_axis_length': region.major_axis_length,
        'minor_axis_length': region.minor_axis_length,
        # 根据需求添加其他属性
    }
    props_list.append(props)

# 保存到文件
with open('region_props.sav', 'wb') as f:
    pickle.dump(props_list, f)

# 加载使用
with open('region_props.sav', 'rb') as f:
    loaded_props = pickle.load(f)

# 示例：访问加载后的属性
for prop in loaded_props:
    print(f"区域面积：{prop['area']}，质心：{prop['centroid']}")

方案2：保存原始数据，重新生成regionprops #

如果需要保留regionprops的完整功能，可以保存label图像和原始强度图像，后续加载后重新计算属性：

# 保存label图像和原始图像
np.save('label_img.npy', label_img)
np.save('original_image.npy', image)

# 后续加载并重新生成regionprops
loaded_label = np.load('label_img.npy')
loaded_image = np.load('original_image.npy')
saved_regions = regionprops(loaded_label, loaded_image)

方案3：临时hack解决序列化问题（版本依赖） #

针对该bug，可在保存前手动解除regionprops对象内部的循环引用，但这种方法可能随scikit-image版本更新失效：

# 保存前处理每个region对象
for region in regions:
    region._intensity_image = None
    region._label_image = None

# 序列化保存
with open('test.sav', 'wb') as f:
    pickle.dump(regions, f)

# 加载后重新关联图像（若需要强度相关属性）
loaded_image = np.load('original_image.npy')
loaded_label = np.load('label_img.npy')
with open('test.sav', 'rb') as f:
    saved_regions = pickle.load(f)

for region in saved_regions:
    region._intensity_image = loaded_image
    region._label_image = loaded_label

内容的提问来源于stack exchange，提问作者toto