Maski

Analiza obrazów biomedycznych w Pythonie

Stephen Bailey

Instructor

Maski

Obraz oryginalny

Pełny mózg

Maska obrazu

Maska

Analiza obrazów biomedycznych w Pythonie

Tworzenie masek

Operacje logiczne zwracają True / False dla każdego piksela

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 ]])

Przykładowe operacje

Operacja Przykład
Większy niż im > 0
Równy im == 1
X i Y (im > 0) & (im < 5)
X lub Y (im > 10) | (im < 5)
Analiza obrazów biomedycznych w Pythonie

Tworzenie masek

 

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

 

mask1 = im > 32

histogram stopy

maska stopy 1

Analiza obrazów biomedycznych w Pythonie

Tworzenie masek

 

mask2 = im > 64

 

mask3 = mask1 & ~mask2

maska stopy 2

maska stopy 1 i 2

Analiza obrazów biomedycznych w Pythonie

Stosowanie masek

np.where(condition, x, y)  kontroluje, jakie dane przechodzą przez maskę.

import numpy as np

im_bone = np.where(im > 64, im, 0)
plt.imshow(im_bone, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

obraz bez elementów niebędących kością

Analiza obrazów biomedycznych w Pythonie

Dostrajanie masek

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

maska stopy 1

ndi.binary_dilation(m,iterations=5)

dylatacja binarna maski stopy

Analiza obrazów biomedycznych w Pythonie

Dostrajanie masek

ndi.binary_erosion(m,iterations=5)

erozja binarna maski stopy

Analiza obrazów biomedycznych w Pythonie

Czas na ćwiczenia!

Analiza obrazów biomedycznych w Pythonie

Preparing Video For Download...