超像素处理前列腺病灶python代码

以下是使用Python实现的超像素处理前列腺病灶的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('prostate.jpg')

# 超像素分割
num_segments = 1000
superpixel = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, cv2.ximgproc.SLICO, num_segments)
superpixel.iterate()

# 绘制超像素边界
mask = superpixel.getLabelContourMask()
img[mask == 255] = [0, 255, 0]

# 提取前列腺区域
label = superpixel.getLabels()
prostate_label = label[200, 200] # 假设前列腺区域的标签为200
prostate_mask = np.zeros_like(label)
prostate_mask[label == prostate_label] = 255
prostate_mask = cv2.erode(prostate_mask, None, iterations=2)
prostate_mask = cv2.dilate(prostate_mask, None, iterations=2)

# 绘制前列腺区域
img[prostate_mask == 255] = [0, 0, 255]

# 显示结果
cv2.imshow('Superpixel Segmentation', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码使用OpenCV库实现超像素分割和前列腺病灶的提取和绘制。在实际应用中，需要根据具体情况对参数和算法进行调整和优化。