skimage - 类型错误：peak_local_max（）得到了意想不到的关键字参数“num_peaks_per_label”

Question

下面的代码给我本标题中的错误：

from skimage.feature import peak_local_max 
local_maxi = peak_local_max(imd,labels=iml, 
          indices=False,num_peaks_per_label=2) 

凡imd是将其与所获得的“距离变换图像” ：

from scipy import ndimage 
imd = ndimage.distance_transform_edt(im) 

im是，我想输入的二进制图像，随后与scikit图像的分水岭功能段。但要正确使用这个功能，我首先需要找到将作为起始泛滥点的标记：这就是我正在试图用'peak_local_max'函数做的事情。

此外，iml是im标记的版本，我用的了：

from skimage.measure import label 
iml = label(im) 

我不知道我已经做错了。另外，我注意到，这个函数似乎完全忽略了它的num_peaks的说法。举例来说，当我这样做：

local_maxi = peak_local_max(imd,labels=iml, 
          indices=True,num_peaks=1) 

我总是得到相同数量的检测，当我设置num_peaks=500或num_peaks=np.inf峰。请问我在这里错过了什么？

Answer 1

正如@a_guest指出的，我的版本skimage与我所指的文档版本不匹配。 num_peaks_per_label参数目前仅在v0.13dev版本中可用。将我的版本更新到dev版本也解决了我的问题，即num_peaks参数。