Zliczanie grup 1s na boolowskiej mapie numpy.array

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Zajmuję się teraz przetwarzaniem obrazów w Pythonie za pośrednictwem PIL (Python Image Library). Moim głównym celem jest zliczenie liczby kolorowych komórek na obrazie immunohistochemicznym. Wiem, że istnieją odpowiednie programy, biblioteki, funkcje i samouczki na ten temat, i sprawdziłem prawie wszystkie z nich. Moim głównym celem jest pisanie kodu ręcznie od zera, w miarę możliwości. Dlatego staram się unikać używania wielu zewnętrznych bibliotek i funkcji. Napisałem większość programu. Oto, co dzieje się krok po kroku:

Program pobiera plik obrazu: przykład

I przetwarza to dla czerwonych krwinek (w zasadzie wyłącza wartości RGB poniżej pewnego progu dla czerwonych): wprowadź opis zdjęcia tutaj

I tworzy mapę boolowską (wkleisz jej część, ponieważ jest duża), która po prostu umieszcza 1 tam, gdzie napotka czerwony piksel na przetworzonym drugim zdjęciu powyżej.

22222222222222222222222222222222222222222
20000000111111110000000000000000000000002
20000000111111110000000000000000000000002
20000000111111110000000000000000000000002
20000000011111100000000000000000001100002
20000000001111100000000000000000011111002
20000000000110000000000000000000011111002
20000000000000000000000000000000111111002
20000000000000000000000000000000111111102
20000000000000000000000000000001111111102
20000000000000000000000000000001111111102
20000000000000000000000000000000111111002
20000000000000000000000000000000010000002
20000000000000000000000000000000000000002
22222222222222222222222222222222222222222

Celowo wygenerowałem tę ramkę na granicy z 2s, aby pomóc mi w liczeniu grup 1s na tej mapie boolowskiej.

Moje pytanie do was, dlaczego mogę skutecznie policzyć liczbę komórek (grup 1) na tego rodzaju mapie boolowskiej? Znalazłem http://en.wikipedia.org/wiki/Connected-component_labeling, które wyglądają na bardzo powiązane i podobne, ale o ile widzę, są na poziomie pikseli. Mój jest na poziomie boolowskim. Tylko 1 i 0.

Wielkie dzięki.

python

— Ibrahim C. Kurt
źródło

Etykietowanie podłączonych elementów jest dokładnie tym, czego potrzebujesz. Nie wiem, dlaczego uważasz, że jest inaczej, ponieważ artykuł w Wikipedii zawiera również przykłady zaczynające się od tablic 1 i 0.

Wiem, że wygląda podobnie (a może tak samo), po prostu nie mogę w pełni zrozumieć całej strony Wikipedii, ponieważ angielski nie jest moim językiem ojczystym. Część strony „Algorytm sekwencyjny” wygląda jak radzenie sobie z jedynkami i zerami, ale nadal nie widziałem logiki. Forex, dlaczego zaczyna się od sprawdzenia północy, północnego wschodu, północnego zachodu i zachodu?

Ten problem został rozwiązany.

Co się stanie, jeśli komórki zainteresowań nakładają się na siebie? Czy nie powinieneś szukać funkcji okrągłych, aby odróżnić dwie komórki wyglądające na połączone, a nie tylko znajdować ciągłe obiekty BLOB?

— endolith

sprawy stają się znacznie bardziej skomplikowane, gdy twoje zdjęcia immunohistochemiczne są złej jakości pod względem liczby nakładających się komórek, rozdzielczości, odchylenia standardowego wartości pikseli, i tak dalej ... próbowałem napisać mały program, który działa dobrze do takich celów, ale wygląda na to, że obraz wejściowy i jego warunki są bardzo ważne dla idealnego rezultatu.

— Ibrahim C. Kurt

6

Coś w rodzaju podejścia opartego na brutalnej sile, ale zrobione przez odwrócenie problemu, aby indeksować kolekcje pikseli w celu znalezienia regionów, zamiast rasteryzować tablicę.

data = """\
000000011111111000000000000000000000000
000000011111111000000000000000000000000
000000011111111000000000000000000000000
000000001111110000000001000000000110000
000000000111110000000011000000001111100
000000000011100000000000100000011111100
000000000000000000000000000000011111100
000000000000000000000000000000011111110
000000000000000000000000000000111111110
000000000000000000000000000000111111110
000000000000000000000000000000011111100
000000000000000000000000000000001000000
000000000000000000000000000000000000000"""

from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', 'x y')

def points_adjoin(p1, p2):
    # to accept diagonal adjacency, use this form
    #return -1 <= p1.x-p2.x <= 1 and -1 <= p1.y-p2.y <= 1
    return (-1 <= p1.x-p2.x <= 1 and p1.y == p2.y or
             p1.x == p2.x and -1 <= p1.y-p2.y <= 1)

def adjoins(pts, pt):
    return any(points_adjoin(p,pt) for p in pts)

def locate_regions(datastring):
    data = map(list, datastring.splitlines())
    regions = []
    datapts = [Point(x,y) 
                for y,row in enumerate(data) 
                    for x,value in enumerate(row) if value=='1']
    for dp in datapts:
        # find all adjoining regions
        adjregs = [r for r in regions if adjoins(r,dp)]
        if adjregs:
            adjregs[0].add(dp)
            if len(adjregs) > 1:
                # joining more than one reg, merge
                regions[:] = [r for r in regions if r not in adjregs]
                regions.append(reduce(set.union, adjregs))
        else:
            # not adjoining any, start a new region
            regions.append(set([dp]))
    return regions

def region_index(regs, p):
    return next((i for i,reg in enumerate(regs) if p in reg), -1)

def print_regions(regs):
    maxx = max(p.x for r in regs for p in r)
    maxy = max(p.y for r in regs for p in r)
    allregionpts = reduce(set.union, regs)
    for y in range(-1,maxy+2):
        line = []
        for x in range(-1,maxx+2):
            p = Point(x, y)
            if p in allregionpts:
                line.append(str(region_index(regs, p)))
            else:
                line.append('.')
        print ''.join(line)
    print


# test against data set
regs = locate_regions(data)
print len(regs)
print_regions(regs)

Wydruki:

4
........................................
........00000000........................
........00000000........................
........00000000........................
.........000000.........1.........33....
..........00000........11........33333..
...........000...........2......333333..
................................333333..
................................3333333.
...............................33333333.
...............................33333333.
................................333333..
.................................3......
........................................

wow ... nie wiem co powiedzieć. Bardzo fajny. I całkowicie działa. Dzięki Paul.

Tyle pracy w tym, gdy jest już w tym funkcja Scipy, co prawdopodobnie jest też szybsze ^^ „Ale prawdopodobnie dobre ćwiczenie i pokazuje, jak to zrobić w ogóle. Głosuję wtedy.

— Zelphir Kaltstahl

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Możesz użyć ndimage.label, co jest dobrym sposobem na zrobienie tego. Zwraca nową tablicę, w której każda funkcja ma unikalną wartość i liczbę funkcji. Możesz także określić element połączenia.

import scipy
from scipy import ndimage
import matplotlib.pyplot as plt

#flatten to make greyscale, using your second red-black image as input.
im = scipy.misc.imread('blobs.jpg',flatten=1)
#smooth and threshold as image has compression artifacts (jpg)
im = ndimage.gaussian_filter(im, 2)
im[im<10]=0
blobs, number_of_blobs = ndimage.label(im)
print 'Number of blobls:', number_of_blobs

plt.imshow(blobs)
plt.show()

#Output is:
Number of blobls: 30

wprowadź opis zdjęcia tutaj

— j08lue
źródło

Dzięki fraxel. To całkowicie działa jako szybkie i brudne rozwiązanie, ale może powinienem poprawić jakość obrazu, ponieważ, jak widać, istnieje wiele scalonych komórek. Odpowiedź powinna wynosić 30 komórek. Jeszcze raz wielkie dzięki. (edit: Próbowałem poprawy jakości rozdzielczości obrazu, a następnie przenoszono go z kodem, ale nadal łączy wiele komórek musi być o sposób spłaszczyć = 1 lub imread robót.?)

1

@Ibrahim C. Kurt - Zaktualizowałem to, aby to poprawić (dopiero co zauważyłem!). Problem polegał na tym, że przesłany obraz był w formacie jpg, więc miał mnóstwo artefaktów. Niewielka ilość wygładzania i progowania rozwiązuje ten problem .. Powinien działać idealnie dla obrazu png (myślę ...)

bez potrzeby wygładzania i progowania.

To całkowicie działa. Masz rację. Bez potrzeby jakiejkolwiek dalszej modyfikacji wystarczy zmienić go na png z jpg. Dziękuję bardzo. Mam teraz ponad 2 doskonałe odpowiedzi. Nie wiem, co robić i powiedzieć: D

@Ibrahim C. Kurt - lucky you;)

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Oto algorytm O (całkowita liczba pikseli + liczba pikseli komórek). Po prostu skanujemy obraz w poszukiwaniu pikseli komórki, a gdy go znajdziemy, wypełniamy komórkę, aby ją usunąć.

Wdrożenie w Common Lisp, ale będziesz mógł w prosty sposób przetłumaczyć go na Python.

(defun flood-fill (picture i j target-color replacement-color)
  ;; http://en.wikipedia.org/wiki/Flood_fill
  (when (= (aref picture i j) target-color)
    (setf (aref picture i j) replacement-color)
    (when (plusp i)
      (flood-fill picture (1- i) j target-color replacement-color))
    (when (< (1+ i) (array-dimension picture 0))
      (flood-fill picture (1+ i) j target-color replacement-color))
    (when (plusp j)
      (flood-fill picture i (1- j) target-color replacement-color))
    (when (< (1+ j) (array-dimension picture 1))
      (flood-fill picture i (1+ j) target-color replacement-color)))
  picture)


(defun count-cells (picture)
  (loop
    :with cell-count = 0
    :for i :from 0 :below (array-dimension picture 0)
    :do (loop
          :for j :from 0 :below (array-dimension picture 1)
          :unless (zerop (aref picture i j))
          :do (progn (incf cell-count)
                     (flood-fill picture i j 1 0)))
    :finally (return cell-count)))




(count-cells
  (make-array '(128 171) :element-type 'bit
              :initial-contents
              #(#171*000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000111111111000000000000000000000000000
                #171*000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000111111111000000000000000000000000000
                #171*000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000111111111000000000000000000001110000
                #171*000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000011111110000000000000000000011111100
                #171*000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000111000000000000000000000011111100
                #171*000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000111111100
                #171*000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000111111110
                #171*000000000001110000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000001111111110
                #171*000000000011111000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000001111111110
                #171*000000000011111100000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000001111111100
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                #171*000000000001111110000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000001
                #171*000000000001111110000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000011
                #171*000000000000011110000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000011
                #171*000000000000011000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000001
                #171*000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000011111000000000000000000011
                #171*000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000111111100000000000000000000
                #171*000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000111111100000000000000000000
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Hej, Pascal, wielkie dzięki za odpowiedź. Widzę, że twój program bardzo poprawnie znajduje prawidłową odpowiedź. Problem polega na tym, że nie mam pojęcia o języku Common Lisp, ale spróbuję to rozgryźć i napisać podobny skrypt w Pythonie.

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Bardziej rozbudowany komentarz niż odpowiedź:

Jak wskazał @interjay, w obrazie binarnym, tj. W tym, w którym występują tylko 2 kolory, piksele przyjmują wartość 1 lub 0. Może to być prawda lub nie być prawdą w używanym formacie reprezentacji obrazu, ale jest to prawda w „konceptualnej” reprezentacji twojego wizerunku; nie pozwól, aby szczegóły dotyczące implementacji wprowadzały Cię w błąd. Jednym z tych szczegółów implementacji jest użycie 2s wokół obramowania obrazu - całkowicie rozsądny sposób na identyfikację martwej strefy wokół obrazu, ale nie wpływający jakościowo na binarność obrazu.

Jeśli chodzi o badanie pikseli N, NE, NW i W: ma to związek z łącznością pikseli w tworzeniu komponentu. Każdy piksel (poza specjalnymi przypadkami na granicy) ma 8 sąsiadów (N, S, E, W, NE, NW, SE, SW), ale które z nich kwalifikują się do włączenia do tego samego komponentu? Czasami komponenty, które spotykają się tylko na rogach (NE, NW, SE, SW), nie są uważane za połączone, czasami są.

Musisz zdecydować, co jest odpowiednie dla twojej aplikacji. Sugeruję, abyś opracował ręcznie kilka operacji algorytmu sekwencyjnego, sprawdzając różnych sąsiadów dla każdego piksela, aby poczuć, co się dzieje.