Применить адаптивный порог openCV-python к 3D TIFF - PullRequest
Новая
       71

Применить адаптивный порог openCV-python к 3D TIFF

0 голосов
/ 14 мая 2018

Я работаю с трехмерными томами, полученными с помощью конфокальной микроскопии. Эти изображения имеют размеры x, y, z около 1024,1024,50 и хранятся в файле .tif.

Я хочу применить OpenCV-python cv2.adaptiveThreshold ко всему стеку изображений. Приведенный ниже код хорошо работает для 2D-изображения (1024,1024,1). Как я могу расширить его на весь том и сохранить выходной файл .tif? 

img = cv2.imread("1024x1024x40.tif")
gimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
th = cv2.adaptiveThreshold(gimg, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 7, -20)
cv2.imshow('original',img)
cv2.imshow('Adaptive threshold',th)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Спасибо!

1 Ответ

0 голосов
/ 15 мая 2018

Использование пакета биоформата :

У меня нет данных испытаний, но используя этот ответ в качестве руководства, вы можете попробовать что-то вроде следующего: 

import javabridge
import bioformats

javabridge.start_vm(class_path=bioformats.JARS)

path_to_data = '/path/to/data/file_name.tif'

xml_string = bioformats.get_omexml_metadata(path_to_data)
ome = bioformats.OMEXML(xml_string) # be sure everything is ascii
iome = ome.image(0) # e.g. first image

reader = bioformats.ImageReader(path_to_data)
raw_data = []
for z in range(iome.Pixels.get_SizeZ()):
    img = reader.read(z=z, series=0, rescale=False)
    gimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    th = cv2.adaptiveThreshold(gimg, 255,
            cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 7, -20) 
    img = cv2.bitwise_and(img, img, mask = th)
    raw_data.append(img)

bioformats.write_image("/path/to/data/file_name_OUTPUT.tif", raw_data)
...