ndi.interpolation.shift

ndi.interpolation.shift 是一个函数，位于 Python 的 SciPy 库中的 ndimage 模块中。该函数用于对数组进行平移操作，可以在任意维度上沿给定方向平移给定距离。这个函数可以用于对图像进行平移处理，也可以用于对数组进行边界扩充。其中，ndi 表示 n-dimensional images，即 n 维图像。

相关问题

ndi.interpolation.shift参数及功能

`ndi.interpolation.shift` 是 NumPy 数组的函数，用于将数组沿着指定的轴移动（平移）一定的距离，然后使用插值函数进行插值以填充新的空缺位置。

该函数的参数如下：

- `input`：需要进行平移的输入数组。
- `shift`：平移的距离，可以是单个标量或者一个由每个轴的平移距离组成的元组。
- `output`：输出数组的形状，可以是 None（默认值），表示使用输入数组的形状。
- `order`：插值函数的阶数，可选值为0、1、2、3或4，默认值为3。
- `mode`：边缘填充模式，可选值为'constant'、'nearest'、'reflect'或'wrap'，默认值为'constant'。
- `cval`：当mode='constant'时，用于填充边缘的常数值，可以是标量或者与数组相同的形状。
- `prefilter`：是否使用预过滤器以提高插值效果，可选值为True或False，默认值为True。

该函数返回平移后的新数组。

例如，以下示例将数组沿着第一个轴向右平移3个单位，并使用线性插值进行填充：

import numpy as np
from ndimage import interpolation

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
shifted_arr = interpolation.shift(arr, (0, 3), order=1)
print(shifted_arr)

输出：

[[ 0.          0.          0.          1.          2.          3.        ]
 [ 0.          0.          0.          4.33333333  5.33333333  6.        ]
 [ 0.          0.          0.          7.66666667  8.66666667  9.        ]]

可以看到，数组沿着第一个轴向右平移了3个单位，并且新数组的形状比原数组多了3个元素。

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。