Применить адаптивный порог openCV-python к 3D tiff

Я работаю с 3D-объемами, полученными с помощью конфокальной микроскопии. Эти изображения имеют размеры x, y, z около ~ 1024,1024,50 и хранятся в файле .tif.

Я хочу применить OpenCV-python cv2.adaptiveThreshold ко всему стеку изображений. Приведенный ниже код хорошо работает для 2D-изображения (1024,1024,1). Как я могу развернуть его на весь объем и сохранить выходной файл .tif?

img = cv2.imread("1024x1024x40.tif")
gimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
th = cv2.adaptiveThreshold(gimg, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 7, -20)
cv2.imshow('original',img)
cv2.imshow('Adaptive threshold',th)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Спасибо!


python opencv opencv-python image-thresholding adaptive-threshold
person elktoe    schedule 14.05.2018    source источник
comment
возможное решение: stackoverflow.com/questions/32886239/   -  person Dodge    schedule 15.05.2018

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

С помощью пакета биоформатов:

У меня нет тестовых данных, но я использую этот ответ в качестве руководства, вы можете попробовать что-то вроде следующего:

import javabridge
import bioformats

javabridge.start_vm(class_path=bioformats.JARS)

path_to_data = '/path/to/data/file_name.tif'

xml_string = bioformats.get_omexml_metadata(path_to_data)
ome = bioformats.OMEXML(xml_string) # be sure everything is ascii
iome = ome.image(0) # e.g. first image

reader = bioformats.ImageReader(path_to_data)
raw_data = []
for z in range(iome.Pixels.get_SizeZ()):
    img = reader.read(z=z, series=0, rescale=False)
    gimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    th = cv2.adaptiveThreshold(gimg, 255,
            cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 7, -20) 
    img = cv2.bitwise_and(img, img, mask = th)
    raw_data.append(img)

bioformats.write_image("/path/to/data/file_name_OUTPUT.tif", raw_data)
person Dodge    schedule 14.05.2018