三、生成heatmap(一)裁背景和组织patch

提出来的新思路:
将按顺序裁剪的patch喂入已训练好的网络,所生成的概率重新赋给数组中的对应区域,生成热力图。

某张tif及所画病灶
if __name__ == '__main__':
    wsi = WSI()     # 创建一个wsi对象  
                    # 含read_wsi_tumor()、find_roi_n_extract_patches_tumor()、extract_patches_tumor()
    run_on_tumor_data()    #见↓↓↓↓↓↓
def run_on_tumor_data():
    wsi.wsi_paths = glob.glob(os.path.join(utils.TEST_TUMOR_WSI_PATH, '*.tif'))
    wsi.wsi_paths.sort()         # 读原图.tif
    wsi.mask_paths = glob.glob(os.path.join(utils.TEST_TUMOR_MASK_PATH, '*.tif'))
    wsi.mask_paths.sort()        # 读mask.tif

    wsi.index = 0

    for wsi_path, mask_path in zip(wsi.wsi_paths, wsi.mask_paths):
        if wsi.read_wsi_tumor(wsi_path, mask_path):   #见下{1}
            wsi.find_roi_n_extract_patches_tumor()    #见下{2}

{1} 函数 read_wsi_tumor()

    def read_wsi_tumor(self, wsi_path, mask_path):
        try:
            self.cur_wsi_path = wsi_path
            self.wsi_image = OpenSlide(wsi_path)       # 读入原图wsi_image
            self.mask_image = OpenSlide(mask_path)     # 读入掩膜mask_image

            # 所用的level
            self.level_used = min(self.def_level, self.wsi_image.level_count - 1, self.mask_image.level_count - 1)          
            # 读所用的level的切片图
            self.rgb_image_pil = self.wsi_image.read_region((0, 0), self.level_used,
                                                            self.wsi_image.level_dimensions[self.level_used])
            self.rgb_image = np.array(self.rgb_image_pil)

        except OpenSlideUnsupportedFormatError:
            print('Exception: OpenSlideUnsupportedFormatError')
            return False

        return True

{2} 函数 find_roi_n_extract_patches_tumor()

    def find_roi_n_extract_patches_tumor(self):
    [1] hsv = cv2.cvtColor(self.rgb_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        lower_red = np.array([20, 20, 20])
        upper_red = np.array([255, 255, 255])
        mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

        # (50, 50)
    [2] close_kernel = np.ones((50, 50), dtype=np.uint8)
        # 形态学滤波,具体见下
        image_close = Image.fromarray(cv2.morphologyEx(np.array(mask), cv2.MORPH_CLOSE, close_kernel))  
        # (30, 30)
        open_kernel = np.ones((30, 30), dtype=np.uint8)
        # 形态学滤波,具体见下
        image_open = Image.fromarray(cv2.morphologyEx(np.array(image_close), cv2.MORPH_OPEN, open_kernel))  
    [3] contour_rgb, bounding_boxes = self.get_image_contours_tumor(np.array(image_open), self.rgb_image)  
        #bounding_boxes[0]=x_start   [1]=y_start   [3]=x_length   [4]=y_length

        #contour_rgb = cv2.resize(contour_rgb, (0, 0), fx=0.40, fy=0.40)
        #cv2.imshow('contour_rgb', np.array(contour_rgb))
        self.rgb_image_pil.close()
    [4] self.extract_patches_tumor(bounding_boxes)
        self.wsi_image.close()
        self.mask_image.close()

 /// [1] 基于HSV的阈值分割

三、生成heatmap(一)裁背景和组织patch_第1张图片 背景即中间区域

HSV的阈值如何得出:通过debug→hsv = cv2.cvtColor(self.rgb_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

                                         选了三种背景看HSV,发现S值很小(<20),通过公式计算也可以得出范围

三、生成heatmap(一)裁背景和组织patch_第2张图片

三、生成heatmap(一)裁背景和组织patch_第3张图片

/// [2] 开、闭操作
属于针对二值图像的形态学滤波

  • 腐蚀操作:(目标变小)

  将图像外围的突出点加以腐蚀,核与其覆盖的图像部分做“与”操作,如果全为1,则该像素点为1,否则为0;也就是0容易得到,图像更多的地方变黑了,白色部分被腐蚀了。

  • 膨胀操作:(目标变大)

与腐蚀相反,核与其覆盖的图像部分做“或”操作,如果全为0,则该像素点为0,否则为1;也就是1容易得到,图像更多的地方变白了,白色部分膨胀了。

  • 闭操作(先膨胀,再腐蚀)

排除小型背景黑洞,可以将许多靠近的图块相连称为一个无突起的连通域

  • 开操作(先腐蚀,再膨胀)

作用:放大裂缝和低密度区域,消除小目标物体,在平滑较大物体的边界时,不改变其面积。消除物体表面的突起。

为什么是先闭后开:可以试试先开后闭的效果

/// [3] get_image_contours_tumor() 

    def get_image_contours_tumor(cont_img, rgb_image):
        contours, _ = cv2.findContours(cont_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)   
        # 对cont_img只检测外轮廓,矩形轮廓只需4个点来保存。返回轮廓本身
        bounding_boxes = [cv2.boundingRect(c) for c in contours]
        contours_rgb_image_array = np.array(rgb_image)
        line_color = (255, 0, 0)  # blue color code
        cv2.drawContours(contours_rgb_image_array, contours, -1, line_color, 3)
        # 所画图片,cv2.findContours()找出来的轮廓点集,全部绘制可设为-1,轮廓的颜色和厚度
        return contours_rgb_image_array, bounding_boxes

/// [4] extract_patches_tumor() 

    def extract_patches_tumor(self, bounding_boxes):

        mag_factor = pow(2, self.level_used)    # 对应放大倍数

        print('No. of ROIs to extract patches from: %d' % len(bounding_boxes))

        #bounding_boxes[0]=x_start   [1]=y_start   [3]=x_length   [4]=y_length
        for i, bounding_box in enumerate(bounding_boxes):
            b_x_start = int(bounding_box[0]) * mag_factor
            b_y_start = int(bounding_box[1]) * mag_factor
            b_x_end = (int(bounding_box[0]) + int(bounding_box[2])) * mag_factor
            b_y_end = (int(bounding_box[1]) + int(bounding_box[3])) * mag_factor
            X = np.arange(b_x_start, b_x_end, 256)   # X隔256取一个数
            Y = np.arange(b_y_start, b_y_end, 256)   # Y隔256取一个数

            for x in X :
                 for y in Y :
                    patch = self.wsi_image.read_region((x, y), 0, (utils.PATCH_SIZE, utils.PATCH_SIZE))
                    mask = self.mask_image.read_region((x, y), 0, (utils.PATCH_SIZE, utils.PATCH_SIZE))
                    mask_gt = np.array(mask)
                    mask_gt = cv2.cvtColor(mask_gt, cv2.COLOR_BGR2GRAY)   # 二值化
                    patch_array = np.array(patch)

                    white_pixel_cnt_gt = cv2.countNonZero(mask_gt)

                    # 若有病区域面积>0.85,则positive
                    if white_pixel_cnt_gt >= ((utils.PATCH_SIZE * utils.PATCH_SIZE) * 0.85):
                        patch.save(utils.PATCHES_TEST_POSITIVE_PATH + str(self.patch_index) + '_y.PNG')
                    else:
                        patch_hsv = cv2.cvtColor(patch_array, cv2.COLOR_BGR2HSV)
                        lower_red = np.array([20, 20, 20])
                        upper_red = np.array([200, 200, 200])
                        mask_patch = cv2.inRange(patch_hsv, lower_red, upper_red)
                        white_pixel_cnt = cv2.countNonZero(mask_patch)  # 组织
                        # 若ROI面积>0.5,则negative,否则为背景
                        if white_pixel_cnt > ((utils.PATCH_SIZE * utils.PATCH_SIZE) * 0.5):
                            patch.save(utils.PATCHES_TEST_NEGATIVE_PATH + str(self.patch_index) + '_y.PNG')
                        else:
                            patch.save(utils.PATCHES_TEST_BACKGROUND_PATH + str(self.patch_index) + '_n.PNG')

                    self.patch_index += 1
                    print(x, y)

                    patch.close()
                    mask.close()
三、生成heatmap(一)裁背景和组织patch_第4张图片 bounding_box[0]

分割结果:

三、生成heatmap(一)裁背景和组织patch_第5张图片 某一张tif所裁patch情况(左边为一小ROI,右边为一大ROI)

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