import cv2
import numpy as np
import os
import random
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
# 将mask绘制在原图
def draw_image(im, ms, brg, opacity):
image_mask = im.copy()
contours, _ = cv2.findContours(ms, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 查找轮廓
image_mask = cv2.drawContours(image_mask, contours, -1, (0, 255, 0), 2) # 绘制边界
image_mask = cv2.fillPoly(image_mask, contours, color=brg) # 填充
img_bgr = cv2.addWeighted(im, opacity, image_mask, 1 - opacity, 0)
return im, ms, img_bgr
def main(imagePath, labelPath, bgr, opacity):
image = np.array(Image.open(imagePath).convert('RGB'))
label = np.array(Image.open(labelPath).convert('L'))
a, b, c = draw_image(image, label, bgr, opacity)
plt.figure(figsize=(12, 8))
for index, i in enumerate((a, b, c)):
plt.subplot(1, 3, index + 1)
plt.imshow(i)
plt.savefig('./result.png')
# plt.show()
if __name__ == '__main__':
root = './data/train/images'
images_path = [os.path.join(root, i) for i in os.listdir(root)]
r = random.randint(0, len(images_path) - 1)
img_path = images_path[r] # 随机取出一张图片
mask_path = img_path.replace('images', 'masks')
# opacity 越小,掩膜效果越深
main(imagePath=img_path, labelPath=mask_path, bgr=(0, 0, 255), opacity=0.5)
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温馨提示
项目包含:前列腺及周边区域的切片分割【包含划分好的数据集(2类别)、标签文件、可视化代码】 【其中mask中1为周边区域,2为中央腺体,0为背景】 数据集为前列腺以及周边区域3D数据的切片数据,数据是由从x轴(轴位面)切片的2D数据,并且去除了前景区域不足3%的数据。 数据集介绍:划分了训练集+验证集 训练集:images图片目录+masks模板目录,169张图片和169个对应的mask图片 验证集:images图片目录+masks模板目录,72图片和72个对应的mask图片 除此之外,包含一个图像分割的可视化脚本,随机提取一张图片,将其原始图片、GT图像、GT在原图蒙板的图像展示。并保存在当前目录下。可以直接运行
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医学图像分割数据集:前列腺(prostate)及周边区域的切片分割【包含划分好的数据集(3类别)、标签文件、可视化代码】 (485个子文件)
dataset.json 73B
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prostate_42_16.png 76KB
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