string=f""" {'\n '.join(markers)} """ 上面代码存在的问题
时间: 2024-06-02 16:04:34 浏览: 5
这段代码的问题在于字符串插值表达式中的换行符和缩进符可能会被误解释为字符串本身的一部分,导致输出结果不符合预期。为了避免这种情况,可以使用原始字符串(raw string)或转义字符来处理。
一个更好的方法是使用字符串的join()方法,如下所示:
```
string = "\n ".join(markers)
```
这样,每个标记字符串将以换行符和四个空格缩进的形式连接起来,而不需要担心换行符和缩进符被误解释。
相关问题
import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread("D:\\qt\\ku\\tu.png") # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化处理 ret, threshold = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 对二值化图像进行开操作,去除噪声 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(threshold, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) # 确定背景区域 sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3) # 寻找未知区域 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) # 找到不确定区域 unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg) # 标记分水岭区域 markers, num_markers = cv2.connectedComponents(sure_fg) markers += 1 markers[unknown == 255] = 0 # 应用分水岭算法 cv2.watershed(image, markers) image[markers == -1] = [0, 0, 255] # 显示结果 cv2.imshow('Segmented Image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
根据你提供的代码,出现错误的地方是在这一行:
```python
markers[unknown == 255] = 0
```
这个错误是由于尝试将一个整数对象赋值给一个不可变对象(比如像素值)引起的。在这种情况下,`unknown` 应该是一个 `numpy` 数组,但它被错误地定义为一个整数。
为了解决这个问题,你应该确保 `unknown` 是一个正确的 `numpy` 数组。你可以在创建 `unknown` 之前加入以下代码,将其定义为一个空的 `numpy` 数组:
```python
unknown = np.zeros_like(sure_bg, dtype=np.int32)
```
然后,你可以修改这行代码:
```python
unknown[unknown == 255] = 0
```
希望这可以解决你遇到的问题。如果还有其他问题,请随时提问。
def cell_counter(image, min_area=20): """细胞计数""" # for s in image: df = pd.DataFrame() image =cv2.imread(image) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) distance = ndi.distance_transform_edt(opening) coords = peak_local_max(distance, min_distance=9, footprint=np.ones((7, 7)), labels=opening) mask = np.zeros(distance.shape, dtype=bool) mask[tuple(coords.T)] = True markers, _ = ndi.label(mask) labels = watershed(-distance, markers, mask=opening, watershed_line=True) labels_area = [region.area for region in regionprops(labels) if region.area > min_area] cell_num = len(labels_area) print(cell_num) df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,cell_num)}, index=[0]), ignore_index=True) print(df) # return cell_num # df.to_excel('1.xlsx', index=False) if __name__ == '__main__': path = r'D:\0531test' slide_path = os.listdir(path) # df =pd.DataFrame(slide_path) # df.to_excel('1.xlsx',index=False) for i in slide_path: slide_name = os.path.basename(i) #slide_name 样本名称 file_path = os.path.join(path,slide_name) images = os.listdir(file_path) f = glob.glob(os.path.join(file_path, '*.jpg')) for image in f: # print(s) # for s in images: # image_name = os.path.basename(s) # name = image_name.replace('.jpg','') # df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,name[:-8])}, index=[0]), ignore_index=True) cell_counter(image) # df.to_excel('1.xlsx',index=False)
这段代码定义了一个名为 `cell_counter` 的函数,它接受一个参数 `image` 以及一个可选参数 `min_area`,默认值为 20。该函数的作用是对传入的图像进行细胞计数,并将计数结果存储在一个 Pandas DataFrame 中。具体的实现过程如下:
1. 创建一个空的 DataFrame `df`。
2. 使用 OpenCV 中的 `cv2.imread()` 函数读取图像。
3. 将图像从 BGR 色彩空间转换为灰度色彩空间,使用 `cv2.cvtColor()` 函数实现。
4. 对灰度图像进行二值化处理,使用 `cv2.threshold()` 函数实现。
5. 对二值化图像进行形态学开运算操作,使用 `cv2.morphologyEx()` 函数实现。
6. 使用 Scikit-image 中的 `ndi.distance_transform_edt()` 函数计算距离变换图像,表示像素到离它们最近的背景像素的距离。
7. 使用 Scikit-image 中的 `peak_local_max()` 函数从距离变换图像中寻找峰值点,作为细胞的中心点。
8. 使用 Scikit-image 中的 `watershed()` 函数基于距离变换图像和峰值点进行分水岭分割,将细胞区域分割出来。
9. 对于每个细胞区域,计算其面积,并存储在 `labels_area` 列表中。
10. 统计 `labels_area` 列表中的元素个数,即为细胞数量,存储在 `cell_num` 变量中。
11. 将 `(file_path, cell_num)` 存储在一个新的 DataFrame 中,并将该 DataFrame 追加到 `df` 中。
12. 打印 `df`。
13. 如果作为脚本运行,则遍历指定路径下的所有图像文件,调用 `cell_counter()` 函数,并将结果存储在一个名为 `1.xlsx` 的 Excel 文件中。
该函数的实现比较复杂,涉及到了多个图像处理库的函数。其中,Scikit-image 是一个常用的图像处理库,提供了许多常用函数和算法,可以方便地实现许多图像处理任务。
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