En este artículo veremos cómo podemos reetiquetar la imagen etiquetada en mahotas. El reetiquetado se usa para etiquetar la imagen ya etiquetada, esto es necesario porque algunas veces hay etiquetas de melena que el usuario elimina, por lo que cuando esa imagen se vuelve a etiquetar, también obtenemos el nuevo número de etiqueta. Usamos el método mahotas.label para etiquetar la imagen
. Para esto, vamos a usar la imagen de microscopía fluorescente de un punto de referencia de segmentación nuclear. Podemos obtener la imagen con la ayuda del comando que se indica a continuación.
mhotas.demos.nuclear_image()
A continuación se muestra la imagen_nuclear
Las imágenes etiquetadas son imágenes enteras donde los valores corresponden a diferentes regiones. Es decir, la región 1 son todos los píxeles que tienen valor 1, la región dos son los píxeles con valor 2, y así sucesivamente.
Para hacer esto, usaremos el método mahotas.relabel
Sintaxis: mahotas.relabel (etiquetado)
Argumento: toma el objeto de imagen etiquetado como argumento
Retorno: devuelve la imagen etiquetada y el número entero, es decir, el número de etiquetas
Ejemplo 1:
Python3
# importing required libraries import mahotas import numpy as np from pylab import imshow, show import os # loading nuclear image f = mahotas.demos.load('nuclear') # setting filter to the image f = f[:, :, 0] # setting gaussian filter f = mahotas.gaussian_filter(f, 4) # setting threshold value f = (f> f.mean()) # creating a labelled image labelled, n_nucleus = mahotas.label(f) # printing number of labels print("Count : " + str(n_nucleus)) # showing the labelled image print("Labelled Image") imshow(labelled) show() # removing border labels labelled = mh.labelled.remove_bordering(labelled) # relabling the labelled image relabelled, n_left = mahotas.labelled.relabel(labelled) # showing number of labels print("Count : " + str(n_left)) # showing the image print("No border Label") imshow(relabelled) show()
Producción :
Ejemplo 2:
Python3
# importing required libraries import numpy as np import mahotas from pylab import imshow, show # loading image img = mahotas.imread('dog_image.png') # filtering the image img = img[:, :, 0] # setting gaussian filter gaussian = mahotas.gaussian_filter(img, 15) # setting threshold value gaussian = (gaussian > gaussian.mean()) # creating a labelled image labelled, n_nucleus = mahotas.label(gaussian) # printing number of labels print("Count : " + str(n_nucleus)) print("Labelled Image") # showing the gaussian filter imshow(labelled) show() # removing border labels labelled = mh.labelled.remove_bordering(labelled) # relabling the labelled image relabelled, n_left = mahotas.labelled.relabel(labelled) # showing number of labels print("Count : " + str(n_left)) # showing the image print("No border Label") imshow(relabelled) show()
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Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por rakshitarora y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA