[scikit-image] 1. rgb2hedによるカラーデコンボリューション

python
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scikit-imageのrgb2hedによるcolor deconvolution

コード

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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。

Module: color — skimage v0.16.dev0 docs

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。

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。

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参考

Immunohistochemical staining colors separation — skimage v0.15.0 docs
matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap — Matplotlib 3.1.0 documentation
Module: exposure — skimage v0.16.dev0 docs
numpy.dstack — NumPy v1.16 Manual
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python画像処理
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