Masken

Biomedizinische Bildanalyse mit Python

Stephen Bailey

Instructor

Rohbild

Ganzes Gehirn

Bildmaske

Maske

Masken erstellen

Logische Operationen ergeben True/False pro 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 ]])

Beispieloperationen

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

mask1 = im > 32

Fuß-Histogramm

Fußmaske 1

mask2 = im > 64

mask3 = mask1 & ~mask2

Fußmaske 2

Fußmaske 1 und 2

np.where(condition, x, y) steuert, welche Daten die Maske passieren.

import numpy as np

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

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

Bild ohne Nicht-Knochen

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

Fußmaske 1

ndi.binary_dilation(m,iterations=5)

Fußmaske binäre Dilatation

ndi.binary_erosion(m,iterations=5)

Fußmaske binäre Erosion

Biomedizinische Bildanalyse mit Python