Masques

Analyse d'images biomédicales en Python

Stephen Bailey

Instructor

Masques

Image brute

Cerveau entier

Masque d'image

Masque

Analyse d'images biomédicales en Python

Créer des masques

Les opérations logiques renvoient True / False pour chaque pixel

mat = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

mat > 5

np.array([[False, False, False],
          [False, False, True ],
          [True,  True,  True ]])

Exemples d'opérations

Opération Exemple
Supérieur im > 0
Égal à im == 1
X et Y (im > 0) & (im < 5)
X ou Y (im > 10) | (im < 5)
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Créer des masques

 

hist=ndi.histogram(im, 0, 255, 256)

 

mask1 = im > 32

histogramme du pied

masque pied 1

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Créer des masques

 

mask2 = im > 64

 

mask3 = mask1 & ~mask2

masque pied 2

masque peau et 1

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Appliquer des masques

np.where(condition, x, y)  contrôle quelles données passent à travers le masque.

import numpy as np

im_bone = np.where(im > 64, im, 0)

plt.imshow(im_bone, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

image avec non-os supprimé

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Ajuster les masques

m = np.where(im > 64, 1, 0)

masque pied 1

ndi.binary_dilation(m,iterations=5)

dilatation binaire du masque du pied

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Ajuster les masques

ndi.binary_erosion(m,iterations=5)

érosion binaire du masque du pied

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Passons à la pratique !

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