我正在尝试实现一个从主动掩码分割派生的主动掩码代码，用于 hela 细胞图像的细胞体积计算和高尔基体分割，Srinivasa et al 2008。

我找到了一个允许我这样做的代码，但是，有一段代码给了我错误，我不知道为什么。这是代码的一部分：

def _converge(P, R, b, max_iters_converge=1000):
    Pm = numpy.empty(P.shape, numpy.float32)  # Pre-allocate: saves time
    argmax = numpy.zeros_like(P)
    maxval = numpy.zeros(P.shape, numpy.float32)
    for i in range(max_iters_converge):
        maxval *= 0
        maxval -= 1e8
        for m in range(int(P.max()) + 1):
            Pm[:, :] = (P == m)
            Pm = ndimage.gaussian_filter(Pm, b) + R[m]  
 # Pm=ndimage.convolve(Pm,numpy.ones((2*b+1,2*b+1)))+R[m]
            argmax[maxval < Pm] = m
            maxval = maxval * (argmax != m) + (argmax == m) * Pm
        if (P == argmax).all(): break
        P = argmax.copy()
    mis = defaultdict(range(1, P.max() + 1).__iter__().__next__())
    mis[0] = 0  # set 0 to 0, because it is special
    for i in range(P.size):
        P.flat[i] = mis[P.flat[i]]
    return P

给我最大问题的领域是：

mis = defaultdict(range(1, P.max() + 1).__iter__().__next__())

最初代码是为 Python 2.4 编写的，但我做了一些更改，以便它可以在 Python 3.6 上运行，但我真的不明白defaultdict它的用途。

这是完整原始源文件的链接：active mask