如何从skimage.measure.label生成的实例分割图中选取指定标注对象

你可以直接通过Numpy的布尔索引快速完成筛选，以下是两种需求对应的实现代码：

前置准备 #

首先确保你已经将标签图读取为整数型Numpy数组，读取时请使用无损方式避免标签值失真：

import numpy as np
from skimage import io

# 读取标签图
label_img = io.imread("你的标签文件路径.png")
# 若读取到的标签图为多通道格式，仅取第一个通道即可
# label_img = label_img[..., 0]
# 定义需要保留的目标标签
target_labels = [11, 12, 13]

方案1：保留目标标签的原有值，其余像素设为0 #

# 生成目标区域掩码
mask = np.isin(label_img, target_labels)
# 生成结果：掩码区域保留原标签值，其余为0
result = np.where(mask, label_img, 0)

你可以执行print(np.unique(result))验证结果，输出应为[ 0 11 12 13]。

方案2：所有目标标签统一标注为1，其余像素设为0 #

# 生成目标区域掩码并转为整数类型即可
result = np.isin(label_img, target_labels).astype(np.uint8)

执行print(np.unique(result))验证结果，输出应为[0 1]。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者anad