基于阈值的形态学分水岭分割算法批量分割dicom图像利用python,举个完整的例子
时间: 2024-05-08 12:17:56 浏览: 17
可以的,这是一个涉及到计算机视觉算法的问题。您可以使用Python中的OpenCV库来实现基于阈值的形态学分水岭分割算法。以下是一个完整的例子:
```
import cv2
import numpy as np
import os
# 读取DICOM图像
def read_dicom_img(file_path):
img = cv2.imread(file_path, -1)
img = cv2.normalize(img,None,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
img = cv2.convertScaleAbs(img)
return img
# 批量分割DICOM图像
def batch_segmentation(folder_path, threshold=127):
files = os.listdir(folder_path)
for file_name in files:
if not file_name.endswith('.dcm'):
continue
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
img = read_dicom_img(file_path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
sure_bg = cv2.dilate(opening,kernel,iterations=3)
dist_transform = cv2.distanceTransform(opening,cv2.DIST_L2,5)
ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform,0.7*dist_transform.max(),255,0)
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
unknown = cv2.subtract(sure_bg,sure_fg)
ret, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)
markers = markers + 1
markers[unknown==255] = 0
markers = cv2.watershed(img,markers)
img[markers == -1] = [255,0,0]
cv2.imwrite(file_name, img)
# 示例用法
batch_segmentation('/path/to/folder', threshold=150)
```
这段代码中定义了两个函数,`read_dicom_img`用于读取DICOM图像文件,`batch_segmentation`用于批量分割DICOM图像并保存结果。在`batch_segmentation`函数中,首先循环遍历指定文件夹下的所有DICOM文件,然后对每一个文件执行以下步骤:
- 将图像转换为灰度图像。
- 使用指定的阈值进行二值化。
- 对二值化结果进行形态学开操作,去除噪声。
- 计算距离变换,并使用局部最大值进行分水岭分割。
- 将分割结果保存为新的图像文件。
请注意,此算法对于一些复杂的图像可能无法得到理想的结果,需要根据实际情况进行调整。