在Python中Skimage regionprops特性的（面积、eulerï数）尺寸不正确

Question

我有1797个Mnist图像，为此我需要提取两个特征（filledrea，EulerNumber）。我知道如何在Matlab中实现它。我的特征矩阵在Matlab中的大小是（并且是正确的）1797*2（每个维度1797）

matlab代码（正常工作）

for i = 1:2*N
    img = regionprops(BW(:,:,i),'FilledArea', 'Solidity');
    features(i, 1) = img.EulerNumber;
    features(i, 2) = img.FilledArea;
    clear img;
end

我想在python中使用Skimage regionprops做同样的事情，但是对于1797个图像，我得到了29350*2个特性（每个特性有29350个道具），根据我的理解应该是1797*2

python代码（工作不正常）

digits = datasets.load_digits()
label_img = digits.images
rps = regionprops(label_img, cache=False)
print(len([r.area for r in rps]))  #29350
print(len([r.euler_number for r in rps]))  #29350

我的方法可能有什么问题？为什么我的每个特性都有29350个元素而不是1797？你知道吗

Answer 1

就像在Matlab中需要一个for循环来计算每个图像的属性一样，在Python中也需要一个for循环。目前，您正在计算单个3D形状图像（1797，8，8）的属性，而不是1797个2D形状图像（8，8）。下面是一些与您所追求的内容相当的Python代码：

features = []
for image in digits.images:
    labels = (image > 0).astype(int)  # only one object in the image
    props = regionprops(labels, image)[0]  # only one object
    features.append((props.euler_number, props.filled_area))