Python中的mark_boundaries()函数用于标记边界

mark_boundaries()函数是在Python的scikit-image库中的一个辅助函数，该函数用于在图像中标记边界带。

mark_boundaries()函数的语法如下：

mark_boundaries(image, label_img, color=(1, 0, 0), outline_color=(0, 0, 0), mode='thick')

其中，参数image表示输入的原始图像，label_img表示包含标签信息的数组，color表示标记边界带的颜色，默认为红色(1, 0, 0)，outline_color表示边界线的颜色，默认为黑色(0, 0, 0)，mode表示标记边界的方式，默认为'thick'，即较为明显的宽线。

下面是一个使用mark_boundaries()函数的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.segmentation import mark_boundaries
from skimage.io import imread

# 读取原始图像
image = imread('image.jpg')

# 进行图像分割，得到标签图像
# 这里使用的是某个具体的图像分割算法，例如SLIC
label_img = preprocess(image)

# 使用mark_boundaries函数进行边界带标记
marked_image = mark_boundaries(image, label_img)

# 绘制结果图像
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
ax.imshow(marked_image)
plt.show()

在上述代码中，首先使用imread()函数读取了原始的图像，然后对图像进行预处理得到标签图像label_img。接下来，将原始图像和标签图像作为参数调用mark_boundaries()函数，得到带有边界标记的图像marked_image。最后，使用matplotlib库中的imshow()函数显示结果图像。

通过使用mark_boundaries()函数，我们可以清晰地看到图像中的边界带，从而更好地理解图像的结构和内容。该函数对于图像分割、目标检测和图像处理等任务中的结果可视化非常有用。