Zusammenführen von Labels basierend auf Kante-zu-Kante-Abständen

Zusammenführen von Labels basierend auf Kante-zu-Kante-Abständen#

In diesem Notebook werden wir Labels in einem Labelbild basierend auf ihren Kante-zu-Kante-Abständen zueinander zusammenführen. Nahe beieinander liegende Labels werden verschmolzen.

Siehe auch

import pyclesperanto_prototype as cle
from skimage.io import imread
import numpy as np

Zu Demonstrationszwecken verwenden wir eine modifizierte Version der Labels, die aus dem Blobs-Beispielbild abgeleitet wurden. Wir fügen künstlich Lücken zwischen ihnen ein.

image = imread("../../data/blobs.tif")
image[:, 80:150] = 0
image[80:130, 100:] = 0

image = cle.asarray(image)
labels = cle.voronoi_otsu_labeling(image, spot_sigma=4, outline_sigma=3)
labels

cle._ image

shape	(254, 256)
dtype	uint32
size	254.0 kB
min	0.0
max	47.0

Zunächst dilatieren wir die Labels um die Hälfte des maximalen Abstands, den die Kanten haben dürfen.

maximum_distance = 12

dilated_labels = cle.dilate_labels(labels, radius=maximum_distance/2)
dilated_labels

cle._ image

shape	(254, 256)
dtype	uint32
size	254.0 kB
min	0.0
max	47.0

Dann führen wir die Labels zusammen, wenn sie sich berühren.

merged_dilated_labels = cle.merge_touching_labels(dilated_labels)
merged_dilated_labels

cle._ image

shape	(254, 256)
dtype	uint32
size	254.0 kB
min	0.0
max	5.0

Anschließend maskieren wir die zusammengeführten Labels mit der ursprünglichen Form der Labels. Wir konvertieren das Ergebnis dieser Operation auch in 32-Bit-Integer, damit die Visualisierung als Label-Bild funktioniert.

merged_labels = (merged_dilated_labels * (labels > 0)).astype(np.uint32)
merged_labels

cle._ image

shape	(254, 256)
dtype	uint32
size	254.0 kB
min	0.0
max	5.0