Maskeler

Python ile Biyomedikal Görüntü Analizi

Stephen Bailey

Instructor

Ham görüntü

Tüm Beyin

Görüntü maskesi

Maske

Maskeler oluşturma

Mantıksal işlemler her pikselde True / False üretir

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 ]])

Örnek İşlemler

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

mask1 = im > 32

ayak-histogramı

ayak maske 1

mask2 = im > 64

mask3 = mask1 & ~mask2

ayak maske 2

ayak maske 1 ve 2

np.where(condition, x, y) maskeden hangi verinin geçeceğini kontrol eder.

import numpy as np

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

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

kemik-dışı-kaldırılmış-görüntü

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

ayak maske 1

ndi.binary_dilation(m,iterations=5)

ayak maske ikili genleşme

ndi.binary_erosion(m,iterations=5)

ayak maske ikili aşınma

Python ile Biyomedikal Görüntü Analizi