使用 python 和 OpenCV 对图像上的细胞进行计数

Question

我正在尝试编写一种算法来计算图像上的点（单元格）。

这是我到目前为止制作的脚本：

import numpy as np
import cv2
import os

for dirname in os.listdir("images/"):

    for filename in os.listdir("images/" + dirname + "/"):

        # Image read
        img = cv2.imread("images/" + dirname + "/" + filename, 0)

        # Denoising
        denoisedImg = cv2.fastNlMeansDenoising(img);

        # Threshold (binary image)
        # thresh – threshold value.
        # maxval – maximum value to use with the THRESH_BINARY and THRESH_BINARY_INV thresholding types.
        # type – thresholding type
        th, threshedImg = cv2.threshold(denoisedImg, 200, 255,cv2.THRESH_BINARY_INV|cv2.THRESH_OTSU) # src, thresh, maxval, type

        # Perform morphological transformations using an erosion and dilation as basic operations
        kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3,3))
        morphImg = cv2.morphologyEx(threshedImg, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

        # Find and draw contours
        contours, hierarchy = cv2.findContours(morphImg, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        contoursImg = cv2.cvtColor(morphImg, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
        cv2.drawContours(contoursImg, contours, -1, (255,100,0), 3)

        cv2.imwrite("results/" + dirname + "/" + filename + "_result.tif", contoursImg)
        textFile = open("results/results.txt","a")
        textFile.write(filename + " Dots number: {}".format(len(contours)) + "\n")
        textFile.close()

这是我的输入图像：

这是我的结果：

现在这个脚本在那个输入上工作得很好，但是当我切换到像这样的其他输入时：

我得到了一个非常模糊的结果：

我希望只保留以下点：

全面发展

或：

哪些点在亮度方面处于其他点的前 10%
哪些 "big" 就足够了（相对于图像，假设消除表面底部 10% 的点）。

我阅读了有关创建 "is_contour_bad" 函数的内容，我可以用它来确定轮廓是否有问题并且应该被删除。

https://www.pyimagesearch.com/2015/02/09/removing-contours-image-using-python-opencv/

我尝试实施它但没有得到任何结果。尽管如此，这个想法对我来说还是不错的。

我也考虑过根据图像调整阈值和 erosions/dilatations 但实际上最好的是能够对之前列举的每个参数采取行动。不过，如果您有想法自动查找图像的有用属性以在其上应用正确的过滤器，那可能会很有趣。

如果您有任何想法或代码，即使很小，也可以帮助我实现该目标，那就太棒了。

在此先感谢您的帮助。

Answer 1

删除不圆润和小的点的一种方法是使用打开操作（你已经在使用），带有你想要的最小点大小的圆形结构元素（每个小于结构元素的点都将被删除）。在下面的图片中，有一个与您的问题类似的示例，其中以这种方式删除了小点（来源：https://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/open.htm). Also, OpenCV has an implementation of this operation (https://docs.opencv.org/trunk/d9/d61/tutorial_py_morphological_ops.html）。

事实上，你已经使用了这个操作，但在我看来，下面这行定义的结构元素似乎太小了：

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3,3))

此外，由于您显然使用了不同分辨率的图像，因此您可以根据图像的分辨率调整结构元素的大小。

使用 python 和 OpenCV 对图像上的细胞进行计数

Count cells on image using python and OpenCV

python

opencv

image

counting