python - 基于区域的状态图像检测与验证

Question

我目前正在从事一个项目，我必须区分正常细胞和患病细胞。我正在查看的特定异常表明细胞核应该有一定的区域并且大部分是圆形的。我目前正在使用 scipy、numpy 和 PIL 来确定原子核的存在（见下图）......但我不确定如何确定面积，因为原子核并不总是一个完美的圆。有什么建议么？

仅显示原子核（映射图像）

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如果您知道图像的比例，则只需计算落在单元格区域内的像素数。然后，该数字除以图像中的像素总数，即可得出细胞占据的图像区域的比例。如果您知道您的图像分辨率，那么您应该知道该矩形图像域的面积。将两者相乘得到单元格区域。

一些不准确的来源将是（a）如果分割不良（b）如果细胞被拉长（差等周商）并且包括/排除细胞边界像素的舍入然后很重要，或者（c）如果细胞曾经在阴影中/未在正确的平面上观察到以产生其横截面积。但希望您的实验包含足够的数据，您可以丢弃这些数据。

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如果您已经将数据标记为以下内容，则通过计算每个颜色像素来获得该区域：

data = np.array([[0,0,1,1,1],
                 [2,2,1,1,1],
                 [2,3,3,3,3],
                 [2,4,4,3,3]])

比您可以使用 numpy.bincount() 来计算每个标签：

print numpy.bincount(data.ravel())

输出是：

array([2, 6, 4, 6, 2])

这意味着有两个 0、六个 1、四个 2、六个 3 和两个 4。

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