はじめに
scikit-imageのrgb2hedによるcolor deconvolutionについて説明する。
コード
![](https://sabopy.com/wp/wp-content/uploads/2020/01/kabuto4.jpg)
解説
モジュールのインポート
カラーマップの作成
LinearSegmentedColormap.from_listで、[色1,色2]と指定することで、色1から色2に均等に遷移するカラーマップが得られる。最初のmycmapは生成するカラーマップのnameとなる。
画像の読み込み
hedへの変換
RGBをHaematoxylin-Eosin-DAB (HED) に変換する。
その他にも、色々な色変換がある。
skimage.color — skimage 0.24.1rc0.dev0 documentation
画像の表示
ImageGridで画像を均等に表示する。図の順番は左上が0,右上が1, 左下が2, 右下が3となる。それぞれに作成したカラーマップを適用して表示した。
分離した画像の操作
ある特定の色の画像のみを抽出して、再表示することができる。
![](https://sabopy.com/wp/wp-content/uploads/2020/01/kabuto_fluorescence_dh.jpg)
rescale_intensityは、画像のコントラストを変化させるメソッドで、out_rangeで出力する画像の強度のレベルを調整する。
np.dstack()により、2次元の配列を3次元方向に結合する。
参考
Separate colors in immunohistochemical staining — skimage 0.24.0 documentation
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.html
skimage.exposure — skimage 0.24.1rc0.dev0 documentation
numpy.dstack — NumPy v2.0 Manual
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