使用mark_boundaries()函数在Python中进行轮廓标记

轮廓标记是在图像中标记物体的边界。在Python中，我们可以使用mark_boundaries()函数来实现轮廓标记。mark_boundaries()函数是Scikit-image库中的一个函数，它用于在图像中绘制物体轮廓。

下面是使用mark_boundaries()函数进行轮廓标记的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.segmentation import mark_boundaries

# 创建一个示例图像
image = np.zeros((100, 100, 3), dtype=np.float)
image[20:80, 20:80, :] = 1.0  # 在图像中创建一个矩形

# 在图像中标记物体的轮廓
marked_image = mark_boundaries(image, np.zeros((100, 100)))

# 显示原始图像和标记后的图像
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
ax1.imshow(image)
ax1.set_title('Original Image')
ax1.axis('off')
ax2.imshow(marked_image)
ax2.set_title('Marked Image')
ax2.axis('off')
plt.show()

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个100x100的图像，其中填充了一个20x20到80x80的矩形。然后，我们使用mark_boundaries()函数将物体的边界标记在图像中。

运行上面的代码后，会显示原始图像和标记后的图像。原始图像显示了一个填充的矩形，而标记后的图像显示了该矩形的边界线。

mark_boundaries()函数的 个参数是原始图像，第二个参数是一个与图像具有相同形状的数组，用于指定物体的边界。在示例代码中，我们使用了一个形状为(100, 100)的全零数组，表示物体的边界。

轮廓标记可以应用于各种图像处理任务，例如图像分割、目标检测和边缘检测等。通过在图像中标记物体的边界，可以提供更好的可视化效果，并帮助实现更准确的图像处理算法。