En este artículo veremos cómo podemos comprobar si las dos imágenes representan el mismo etiquetado en mahotas. Para ello, vamos a utilizar la imagen de microscopía fluorescente de un benchmark de segmentación nuclear. Podemos obtener la imagen con la ayuda del comando que se indica a continuación.
mahotas.demos.nuclear_image()
A continuación se muestra la imagen_nuclear
Para ello utilizaremos el método mahotas.labeled.is_same_labeling
Sintaxis: mahotas.labeled.is_same_labeling(label1. labelled2)
Argumento: Toma dos imágenes etiquetadas como argumento
Retorno: Devuelve bool
Nota: La entrada de esto debe ser el objeto de imagen filtrado que está etiquetado
Para filtrar la imagen, tomaremos el objeto de imagen que es numpy.ndarray y lo filtraremos con la ayuda de la indexación, a continuación se muestra el comando para hacer esto
image = image[:, :, 0]
Ejemplo 1 :
Python3
# importing required libraries import mahotas import numpy as np from pylab import imshow, show import os # loading nuclear image f1 = mahotas.demos.load('nuclear') # setting filter to the image f1 = f1[:, :, 0] # setting gaussian filter f1 = mahotas.gaussian_filter(f1, 4) # setting threshold value f1 = (f1> f1.mean()) # creating a labeled image labeled1, n_nucleus1 = mahotas.label(f1) # showing the labeled image print("Labelled 1 Image") imshow(labeled1) show() # loading nuclear image f2 = mahotas.demos.load('nuclear') # setting filter to the image f2 = f2[:, :, 0] # setting gaussian filter f2 = mahotas.gaussian_filter(f2, 4) # setting threshold value f2 = (f2> f2.mean()) # creating a labeled image labeled2, n_nucleus2 = mahotas.label(f2) # showing the labeled image print("Labelled 2 Image") imshow(labeled2) show() # c hecking if both the labeled images are same check = mahotas.labeled.is_same_labeling(labeled1, labeled2) # printing check print("Same Labelling : "+ str(check))
Producción :
Same Labelling : True
Ejemplo 2:
Python3
# importing required libraries import mahotas import numpy as np from pylab import imshow, show import os # loading nuclear image f1 = mahotas.demos.load('nuclear') # setting filter to the image f1 = f1[:, :, 0] # setting gaussian filter f1 = mahotas.gaussian_filter(f1, 4) # setting threshold value f1 = (f1> f1.mean()) # creating a labeled image labeled1, n_nucleus1 = mahotas.label(f1) # showing the labeled image print("Labelled 1 Image") imshow(labeled1) show() # loading nuclear image f2 = mahotas.demos.load('nuclear') # setting filter to the image f2 = f2[:, :, 0] # setting gaussian filter f2 = mahotas.gaussian_filter(f2, 4) # setting threshold value f2 = (f2> f2.mean()) # creating a labeled image labeled2, n_nucleus2 = mahotas.label(f2) # removing border labeled2 = mahotas.labeled.remove_bordering(labeled2) # showing the labeled image print("Labelled 2 Image") imshow(labeled2) show() # checking if both the labeled images are same check = mahotas.labeled.is_same_labeling(labeled1, labeled2) # printing check print("Same Labelling : "+ str(check))
Producción :
Same Labelling : False
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por rakshitarora y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA