我有一个graysacle png 图像，我想从图像中提取所有连接的组件。
有些组件具有相同的强度，但我想为每个对象分配一个唯一的标签。
这是我的图片
我尝试了这段代码：
img = imread(images + 'soccer_cif' + str(i).zfill(6) + '_GT_index.png')
labeled, nr_objects = label(img)
print "Number of objects is %d " % nr_objects
但我用这个只得到了三个对象。
请告诉我如何获取每个对象。
J.F.塞巴斯蒂安展示了一种方法 https://stackoverflow.com/a/5304140/190597识别图像中的对象。然而，它需要手动选择高斯模糊半径和阈值：
from PIL import Image
import numpy as np
from scipy import ndimage
import matplotlib.pyplot as plt
fname='index.png'
blur_radius = 1.0
threshold = 50
img = Image.open(fname).convert('L')
img = np.asarray(img)
print(img.shape)
# (160, 240)
# smooth the image (to remove small objects)
imgf = ndimage.gaussian_filter(img, blur_radius)
threshold = 50
# find connected components
labeled, nr_objects = ndimage.label(imgf > threshold)
print("Number of objects is {}".format(nr_objects))
# Number of objects is 4
plt.imsave('/tmp/out.png', labeled)
plt.imshow(labeled)
plt.show()
With blur_radius = 1.0，这找到了 4 个对象。
和blur_radius = 0.5，找到 5 个对象：
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