基于分水岭算法的肺部医学图像分割分区显示代码实现
时间: 2023-10-01 21:05:28 浏览: 46
肺部医学图像分割是医学图像处理中的一个重要应用,可以用于检测肺部疾病。分水岭算法是一种图像分割算法,可以将图像分割成不同的区域。下面是基于分水岭算法的肺部医学图像分割分区显示的代码实现。
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取肺部医学图像
img = cv2.imread('lung.jpg')
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)
# Sobel算子计算梯度
grad_x = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_32F, 1, 0)
grad_y = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_32F, 0, 1)
# 计算梯度的幅值和方向
grad_mag, grad_dir = cv2.cartToPolar(grad_x, grad_y, angleInDegrees=True)
# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(grad_mag, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
# 膨胀
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
dilate = cv2.dilate(thresh, kernel)
# 距离变换
dist_transform = cv2.distanceTransform(dilate, cv2.DIST_L2, 5)
# 极大值抑制
ret, markers = cv2.connectedComponents(np.uint8(dilate))
markers += 1
markers[dist_transform < 0.1 * dist_transform.max()] = 0
# 分水岭算法
markers = cv2.watershed(img, markers)
# 显示分割结果
img[markers == -1] = [255,0,0] # 分割边界
cv2.imshow('Segmentation', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
代码中,首先读取肺部医学图像,并将其转换为灰度图。然后进行高斯滤波和Sobel算子计算梯度,得到梯度的幅值和方向。接着对幅值进行二值化,并进行膨胀操作。通过距离变换和极大值抑制,得到分割的标记。最后使用分水岭算法进行图像分割,并将分割结果显示出来。