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python - python opencv如何分割血管

coder 2023-08-19 原文

我正在尝试使用 Python 和 OpenCV 分割视网膜图像中的血管。这是原始图像:

理想情况下，我希望所有的血管都像这样非常明显(不同的图像):

这是我到目前为止尝试过的方法。我拍摄了图像的绿色 channel 。

img = cv2.imread('images/HealthyEyeFundus.jpg')
b,g,r = cv2.split(img)

然后我尝试按照 this article 创建一个匹配的过滤器这就是输出图像:

然后我尝试进行最大熵阈值处理:

def max_entropy(data):
    # calculate CDF (cumulative density function)
    cdf = data.astype(np.float).cumsum()

    # find histogram's nonzero area
    valid_idx = np.nonzero(data)[0]
    first_bin = valid_idx[0]
    last_bin = valid_idx[-1]

    # initialize search for maximum
    max_ent, threshold = 0, 0

    for it in range(first_bin, last_bin + 1):
        # Background (dark)
        hist_range = data[:it + 1]
        hist_range = hist_range[hist_range != 0] / cdf[it]  # normalize within selected range & remove all 0 elements
        tot_ent = -np.sum(hist_range * np.log(hist_range))  # background entropy

        # Foreground/Object (bright)
        hist_range = data[it + 1:]
        # normalize within selected range & remove all 0 elements
        hist_range = hist_range[hist_range != 0] / (cdf[last_bin] - cdf[it])
        tot_ent -= np.sum(hist_range * np.log(hist_range))  # accumulate object entropy

        # find max
        if tot_ent > max_ent:
            max_ent, threshold = tot_ent, it

    return threshold


img = skimage.io.imread('image.jpg')
# obtain histogram
hist = np.histogram(img, bins=256, range=(0, 256))[0]
# get threshold
th = max_entropy.max_entropy(hist)
print th

ret,th1 = cv2.threshold(img,th,255,cv2.THRESH_BINARY)

这是我得到的结果，显然没有显示所有的血管:

我还尝试采用图像的匹配滤波器版本并获取其 sobel 值的大小。 

img0 = cv2.imread('image.jpg',0)
sobelx = cv2.Sobel(img0,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5)  # x
sobely = cv2.Sobel(img0,cv2.CV_64F,0,1,ksize=5)  # y
magnitude = np.sqrt(sobelx**2+sobely**2)

这使得容器更多地弹出:

然后我尝试对其进行 Otsu 阈值处理:

img0 = cv2.imread('image.jpg',0)
# # Otsu's thresholding
ret2,th2 = cv2.threshold(img0,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

# Otsu's thresholding after Gaussian filtering
blur = cv2.GaussianBlur(img0,(9,9),5)
ret3,th3 = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

one = Image.fromarray(th2).show()
one = Image.fromarray(th3).show()

Otsu 没有给出足够的结果。它最终会在结果中包含噪音:

感谢任何有关我如何成功分割血管的帮助。

最佳答案

几年前我从事视网膜血管检测工作，有不同的方法:

  • 如果您不需要最好的结果但需要快速的结果，您可以使用定向开口，see here和 here .
  • 然后你有另一个使用数学形态学的版本version here .

为了获得更好的结果，这里有一些想法:

关于python - python opencv如何分割血管，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38403205/

python血管imagenoreferrernoopeneropencvcomputer-visionedge-detection

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