Hi Tony and Johannes,<br><br>in fact visualize_boundaries works fine and fulfills all I want, so I will stick with it. The bounding box approach seems fine too! <br><br>Thanks to both of you for the quick response and the helpful hints! <br><br>Cheers,<br><br>    Frank<br><br>On Thursday, November 8, 2012 6:38:56 PM UTC+1, Tony S Yu wrote:<blockquote class="gmail_quote" style="margin: 0;margin-left: 0.8ex;border-left: 1px #ccc solid;padding-left: 1ex;"><br><br><div class="gmail_quote">On Thu, Nov 8, 2012 at 4:30 AM, Frank <span dir="ltr"><<a href="javascript:" target="_blank" gdf-obfuscated-mailto="ftEx24oKuB4J">pennek...@googlemail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">

Hi,<br><br>I want to use Python and scikit image for detection, counting and measuring cells from digital pictures. So far most of the things I want to do work fine: I just use a global threshold which separates my cells well from the background. After labelling the thresholded objects the regionprops function provides many of the features I am interested in (area, centroid <i>etc</i>). <br>

To be completely satisfied, I would like to produce an overlay between the original image and the identified objects after thresholding for error checking. I searched a while to find the proper function to do so and then encountered the mark_boundaries function. However, that one is not working, because the function is not found after importing the skimage.segmentation module (ImportError: cannot import name mark_boundaries). Do you have any suggestions, why it is not working? Or maybe you know a better way to achieve my goal?<br>

<br>Many thanks,<br><br>    Frank</blockquote><div><br></div><div>Hi Frank,</div><div><br></div><div>Are you using the latest release (0.7) or the development version on github? It's a bit unfortunate, but the documentation link on the website goes directly to the dev docs instead of the latest release.</div>

<div><br></div><div>I believe `mark_boundaries` is only in the development version of scikit-image, but really that was just a slight modification of `visualize_boundaries`, which should be available in 0.7. Note: `visualize_boundaries` doesn't work with grayscale images, so you may need to call `skimage.color.gray2rgb`.</div>

<div><br></div><div>Hope that helps.</div><div><br></div><div>-Tony</div></div>
</blockquote>