df中像素的复杂形状的平均直径,Python

我有一个由多个粒子组成的数据框,它们得到了如下的组号(1,2,3,4):

Groups: 
 [[0 0 0 1 1 1 0 0]
 [0 2 0 1 1 1 0 0]
 [0 0 0 1 1 1 0 0]
 [0 0 0 0 1 0 0 0]
 [0 3 3 0 0 4 0 0]
 [0 3 0 0 0 4 0 0]
 [0 0 0 0 0 4 0 0]
 [0 0 0 0 0 4 0 0]]
Number of particles: 4

然后,我计算了粒子的面积,并创建了一个数据帧(假设1像素=1纳米):

   Particle #  Size [pixel #]  A [nm2]  
1           1              10       10     
2           2               1        1     
3           3               3        3     
4           4               4        4     

现在我想计算粒子的直径。然而,粒子的形状是复杂的,因此我正在寻找一种方法来计算平均直径(考虑到形状不是完美的圆形),并在[nm2]旁边添加另一个具有平均直径的列。

这可能吗?

以下是我的完整代码:

import numpy as np
from skimage import measure
import pandas as pd

final = [
    [0, 0, 0, 255, 255, 255, 0, 0],
    [0, 255, 0, 255, 255, 255, 0, 0],
    [0, 0, 0, 255, 255, 255, 0, 0, ],
    [0, 0, 0, 0, 255, 0, 0, 0],
    [0, 255, 255, 0, 0, 255, 0, 0],
    [0, 255, 0, 0, 0, 255, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 255, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 255, 0, 0]
]

final = np.asarray(final)

groups, group_count = measure.label(final > 0, return_num = True, connectivity = 1)
 
print('Groups: \n', groups)
print(f'Number of particles: {group_count}')

df = (pd.DataFrame(dict(zip(['Particle #', 'Size [pixel #]'],
                            np.unique(groups, return_counts=True))))
        .loc[lambda d: d['Particle #'].ne(0)]
     )

pixel_nm_size = 1*1

df['A [nm2]'] = df['Size [pixel #]'] * pixel_nm_size

感谢您的帮助!