Я пытаюсь выполнить сегментацию биомедицинских изображений с помощью анализа топологических данных, который в основном является моей областью исследований. Я начал с изображения слева, применил TDA и получил массив с четырьмя каналами справа, который почти полностью представляет границы нейронов исходного изображения.
Теперь моя цель в идеале перечислить эти области интересов и охватить контур, окружающий каждый нейрон, вызывая индекс этого контура.
Я пытался cv2.findContours, но, как вы можете видеть, некоторые области представляют собой просто межклеточные промежутки и не соответствуют фактическим клеткам.
cv2.watershed может работать, но я не знаю точно, как использовать алгоритм водораздела на основе маркера, так как обработка изображений не моя область ...
исходные и агрегированные изображения
Изображение маркера, полученное с помощью TDA, на самом деле представляет собой сумму небольших маркеров, поэтому я мог бы использовать каждое из этих небольших изображений для подачи в findContours, но они даже более шумные, чем исходное изображение, поэтому я не даже пытаюсь найти выход, используя агрегированное изображение маркера выше
маленькие маркеры
Я открыт для предложений ..