用Python对皮肤镜病灶区域分割代码
时间: 2024-04-06 22:12:03 浏览: 8
皮肤镜病灶区域分割可以使用图像处理技术和深度学习方法实现。下面提供一种基于图像处理的方法,使用Python中的OpenCV库实现。
步骤如下:
1.读取图像,将图像转换为灰度图像。
```
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('skin.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
2.对灰度图像进行高斯滤波,去除噪声。
```
# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
```
3.使用Otsu阈值分割,得到二值图像。
```
# Otsu阈值分割
ret, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
```
4.对二值图像进行形态学处理,去除小的噪点和填充空洞。
```
# 形态学处理
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
closing = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=3)
```
5.寻找轮廓,得到病灶区域的边界。
```
# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(closing, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
```
6.保存结果图像。
```
# 保存结果图像
cv2.imwrite('result.jpg', img)
```
完整代码如下:
```
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('skin.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# Otsu阈值分割
ret, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# 形态学处理
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
closing = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=3)
# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(closing, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
# 保存结果图像
cv2.imwrite('result.jpg', img)
```