현재 PIL (Python Image Library)을 통해 Python에서 일부 이미지 처리를 처리하고 있습니다. 나의 주요 목표는 면역 조직 화학 이미지에서 유색 세포의 수를 세는 것입니다. 나는 관련 프로그램, 라이브러리, 함수 및 튜토리얼이 있다는 것을 알고 있으며 거의 모든 것을 확인했습니다. 나의 주요 목표는 가능한 한 처음부터 코드를 수동으로 작성하는 것입니다. 따라서 많은 외부 라이브러리와 함수를 사용하지 않으려 고합니다. 나는 대부분의 프로그램을 작성했다. 단계별로 진행되는 작업은 다음과 같습니다.
프로그램이 이미지 파일을 가져옵니다.
그리고 그것은 적혈구를 위해 그것을 처리합니다 (기본적으로 RGB 값이 적의 특정 임계 값 아래로 꺼집니다)
그리고 위의 처리 된 두 번째 이미지에서 빨간색 픽셀이있는 곳마다 기본적으로 1을 넣는 부울 맵을 만듭니다 (큰 부분이므로 붙여 넣기).
22222222222222222222222222222222222222222
20000000111111110000000000000000000000002
20000000111111110000000000000000000000002
20000000111111110000000000000000000000002
20000000011111100000000000000000001100002
20000000001111100000000000000000011111002
20000000000110000000000000000000011111002
20000000000000000000000000000000111111002
20000000000000000000000000000000111111102
20000000000000000000000000000001111111102
20000000000000000000000000000001111111102
20000000000000000000000000000000111111002
20000000000000000000000000000000010000002
20000000000000000000000000000000000000002
22222222222222222222222222222222222222222
부울 맵에서 1의 그룹 수를 계산하는 데 도움이되도록 2 초 테두리에있는 것과 같은 프레임을 의도적으로 생성했습니다.
너희들에게 내 질문은, 어떻게 그런 종류의 부울 맵에서 셀 수 (1 그룹)를 효율적으로 계산할 수 있습니까? 나는 매우 관련이 있고 비슷하게 보이는 http://en.wikipedia.org/wiki/Connected-component_labeling 을 찾았 지만 지금까지는 픽셀 수준입니다. 내 부울 수준입니다. 단지 1과 0입니다.
고마워