基于ostu的肺结节分割代码

以下是一个基于Otsu算法的肺结节分割代码示例，使用Python编程语言和OpenCV库：

import cv2
import numpy as np

# 读取肺部CT扫描图像
img = cv2.imread('lung_ct_scan.png', 0)

# Otsu阈值化
ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 去除噪声
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations = 2)

# 膨胀操作
dilation = cv2.dilate(opening, kernel, iterations = 3)

# 查找轮廓并绘制
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Segmented Lung Nodules', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码示例中，我们首先读取一个肺部CT扫描图像，然后使用Otsu阈值化算法将其二值化。接下来，我们对图像进行形态学开运算操作以去除噪声，并使用膨胀操作增强肺结节的边缘。最后，我们使用OpenCV库中的函数查找轮廓并绘制检测到的肺结节。