Voronoi-Otsu-Labeling auf binären Bildern

Der Voronoi-Otsu-Labeling-Algorithmus kann auch auf binäre Bilder angewendet werden und führt zu ähnlichen Ergebnissen wie der binäre Watershed in ImageJ. Er trennt rundliche Objekte, falls sie zusammenkleben.

from skimage.io import imread
from napari_segment_blobs_and_things_with_membranes import voronoi_otsu_labeling, threshold_otsu
import stackview

Um dies zu demonstrieren, beginnen wir mit einem binären Bild.

blobs_image = imread("../../data/blobs.tif")
binary_image = threshold_otsu(blobs_image)

binary_image

nsbatwm made image shape (254, 256) dtype int32 size 254.0 kB min 0 max 1

Wir wenden nun Voronoi-Otsu-Labeling auf das binäre Bild an.

label_image = voronoi_otsu_labeling(binary_image, spot_sigma=3.5)

label_image

nsbatwm made image shape (254, 256) dtype int32 size 254.0 kB min 0 max 67

Übung

Unten sehen Sie das Ergebnis des Watershed in ImageJ. Wie müssen Sie das label_image-Ergebnis oben modifizieren, um es wieder in ein binäres Bild wie das Ergebnis von ImageJ zu verwandeln?

binary_watershed_imagej = imread("../../data/blobs_otsu_watershed.tif")

stackview.insight(binary_watershed_imagej)

shape (254, 256) dtype uint8 size 63.5 kB min 0 max 255