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Sitk图像分割

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裴来凡
发布2022-05-28 16:58:32
4660
发布2022-05-28 16:58:32
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文章被收录于专栏:图像处理与模式识别研究所
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import cv2
import SimpleITK as sitk
import matplotlib.pylab as pylab
def show_image(img,title=None):
    nda=sitk.GetArrayViewFromImage(img)
    pylab.imshow(nda,cmap='gray')
    pylab.axis('off')
    if(title):
        pylab.title(title,size=20)
img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图片
img=255*gray
img_T1=sitk.GetImageFromArray(img)
img_T1_255=sitk.Cast(sitk.RescaleIntensity(img_T1),sitk.sitkUInt8)#sitk分割
seed=(100,120)#种子
for upper in [80,85,90]:
    pylab.figure(figsize=(18,20))
    pylab.subplot(221)
    show_image(img_T1,"Original Image")
    pylab.scatter(seed[0],seed[1],color='red',s=50)
    pylab.subplot(222)
    seg=sitk.ConnectedThreshold(img_T1,seedList=[seed],lower=40,upper=upper)
    show_image(seg,"Region Growing")
    pylab.subplot(223)
    show_image(sitk.LabelOverlay(img_T1_255,seg),"Connected Threshold")
    pylab.axis('off')
    pylab.tight_layout()
    pylab.show()

算法:区域生长算法是一种分割算法,是指如果一个像素的邻域的强度与当前像素相似,则认为该邻域处于同一分割片段。初始像素集称为种子点(seed point)——通常是手动选择的。

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原始发表:2021-05-02,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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