python细胞核分割

要进行Python细胞核分割，可以使用OpenCV库和U-net网络结构。首先，将图像转化成灰度图像，并进行二值化处理，通过设置合适的阈值来提取细胞核和细胞质的区域。接下来，可以使用开运算和边缘检测函数对图像进行处理，以进一步提取和分割细胞核的边界。最后，可以使用U-net网络结构进行细胞核分割。U-net是一种常用的医学影像分割网络结构，它通过Encoder部分逐步下采样，提取高层语义信息，然后通过Decoder部分逐步恢复原始图像的尺寸，并结合跳跃连接来获得更好的分割结果。通过计算细胞核和细胞质的大小比例，可以得到核质比的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python计算细胞核与细胞质的面积比opencv或pil实验](https://blog.csdn.net/m0_46653805/article/details/125959673)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Pytorch实现U-net细胞分割](https://blog.csdn.net/lwf1881/article/details/121864565)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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