opencv 细胞轮廓检测

### 使用 OpenCV 进行细胞轮廓检测

为了实现细胞轮廓检测，可以采用一系列图像处理技术来增强目标特征并提取轮廓。具体过程涉及灰度转换、高斯模糊降噪、Canny 边缘检测以及查找和绘制轮廓。

#### 图像预处理
首先加载图像，并将其转换为灰度图以便后续操作更简单有效[^1]：

import cv2
import numpy as np

# 加载彩色图像作为灰度图
img_gray = cv2.imread('cell_image.jpg', 0)

cv2.imshow('Gray Image', img_gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#### 高斯滤波去噪
由于显微镜拍摄的细胞图片可能存在噪声干扰，在执行边缘检测之前应该先去除这些不必要的细节。这里使用高斯平滑滤波器来进行降噪处理[^2]:

blur = cv2.GaussianBlur(img_gray, (5, 5), 0)

cv2.imshow('Blurred Image', blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#### Canny 边缘检测
利用Canny算子能够有效地找到物体边界上的像素点集合，从而形成清晰可见的边缘线条[^3]：

edges = cv2.Canny(blur, threshold1=30, threshold2=90)

cv2.imshow('Edges Detected', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#### 查找与绘制轮廓
最后一步是从二值化后的边缘图中识别出封闭区域即细胞形状，并用不同颜色标记出来方便观察：

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 创建空白画布用于展示最终结果
canvas = np.zeros_like(img_gray)

for i in range(len(contours)):
    area = cv2.contourArea(contours[i])
    
    if area > 100:  # 排除过小的对象
        color = tuple(np.random.randint(0, 255, size=(3,), dtype=int).tolist())
        
        # 绘制填充多边形表示单个细胞
        cv2.drawContours(canvas, contours, i, color=color, thickness=cv2.FILLED)

cv2.imshow('Detected Cells', canvas)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述流程涵盖了从原始输入到输出带有标注细胞位置的结果整个工作流的关键步骤。当然实际情况可能会更加复杂一些，比如需要调整参数以适应特定样本特性；或者引入更多高级算法提高准确性等等。