python - 面積に基づく画像の検出と状態の検証

Question

私は現在、正常細胞と病気の細胞を区別しなければならないプロジェクトに取り組んでいます。私が見ている特定の異常は、細胞核が特定の領域を持ち、ほとんどが円形である必要があることを示しています。私は現在、scipy、numpy、PILを使用して核の存在を判断しています（下の画像を参照）...しかし、核が常に完全な円であるとは限らないため、面積を判断する方法がわかりません。助言がありますか？

処理前の元の画像

核のみが表示されます

Answer 1

画像のスケールがわかっている場合は、セル領域内にあるピクセルの数を数えるだけです。次に、その数を画像内の総ピクセル数で割ると、セルが占める画像領域の割合が得られます。画像の解像度がわかっている場合は、その長方形の画像ドメインの面積を知っている必要があります。2 つを掛けて、セル領域を取得します。

不正確さのいくつかの原因は、(a) セグメンテーションが不十分な場合 (b) セルが引き伸ばされた場合 (等周商が不十分) であり、セル境界ピクセルを含む/除外する丸めが問題になる場合、または (c) セルがこれまでにない場合です。影で/断面積を得るために正しい平面で観察されていません。しかし、実験に十分なデータが含まれていて、これらを破棄できることを願っています。

Answer 2

次のようにデータに既にラベルを付けている場合は、各色のピクセルをカウントすることで領域を取得します。

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

numpy.bincount() を使用して各ラベルをカウントするよりも:

print numpy.bincount(data.ravel())

出力は次のとおりです。

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

つまり、0 が 2 つ、1 が 6 つ、2 が 4 つ、3 が 6 つ、4 が 2 つです。