numpy.arrayのブールマップで1のグループの数を数える

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現在、PIL（Python Image Library）を介してPythonで画像処理を行っています。私の主な目的は、免疫組織化学画像内の有色細胞の数を数えることです。関連するプログラム、ライブラリ、関数、チュートリアルが存在することを知っており、それらのほとんどすべてをチェックしました。私の主な目標は、可能な限りゼロから手動でコードを書くことです。したがって、私は多くの外部ライブラリと関数の使用を避けようとしています。ほとんどのプログラムを作成しました。そのため、次の手順を順を追って説明します。

プログラムは画像ファイルを取り込みます：

そして、赤のセルに対してそれを処理します（基本的に、赤の特定のしきい値を下回るRGB値をオフにします）。ここに画像の説明を入力してください

そして、それのブールマップを作成します（それは大きいので、その一部を貼り付けます）。基本的に、上の処理された2番目の画像の赤いピクセルに出会う場所に1を置くだけです。

22222222222222222222222222222222222222222
20000000111111110000000000000000000000002
20000000111111110000000000000000000000002
20000000111111110000000000000000000000002
20000000011111100000000000000000001100002
20000000001111100000000000000000011111002
20000000000110000000000000000000011111002
20000000000000000000000000000000111111002
20000000000000000000000000000000111111102
20000000000000000000000000000001111111102
20000000000000000000000000000001111111102
20000000000000000000000000000000111111002
20000000000000000000000000000000010000002
20000000000000000000000000000000000000002
22222222222222222222222222222222222222222

そのブールマップ内の1のグループの数を数えるのに役立つように、2の境界でフレームのようなものを意図的に生成しました。

皆さんへの私の質問は、どうしてそのようなブールマップのセル（1のグループ）の数を効率的に数えることができるのでしょうか？私はhttp://en.wikipedia.org/wiki/Connected-component_labelingを見つけましたが、これは非常に関連性があり、似ているように見えますが、見た限りではピクセルレベルです。私のものはブールレベルです。1と0だけです。

どうもありがとう。

python

— イブラヒム・C・カート
ソース

接続コンポーネントのラベル付けはまさにあなたが必要とするものです。Wikipediaの記事にも1と0の配列で始まる例があるため、なぜあなたはそれが違うと思うのか分かりません。

英語は私の母国語ではないので、似ている（またはおそらく同じ）ように見えますが、ウィキペディアのページ全体を完全に把握することはできません。ページの「シーケンシャルアルゴリズム」の部分は1と0を処理しているように見えますが、その背後にあるロジックは表示されませんでした。外国為替、なぜ北、北東、北西、西をチェックすることから始めますか？

この問題は解決されました。

対象の細胞が重複している場合はどうなりますか？連続的な塊を見つけるだけでなく、接続されているように見える2つのセルを区別できるように、円形の特徴を特に探してはいけませんか？

— エンドリス

あなたが持っている免疫組織化学の写真が重複するセルの数、解像度、ピクセル値の標準偏差などの点で品質が悪いと、事態ははるかに複雑になります...このような目的のために罰金が、それは、入力された画像のように見え、それの条件は...完璧な結果のために非常に重要である

— イブラヒムC.クルト

6

強引なアプローチのようなものですが、配列をラスタライズする代わりに、問題を反転させてピクセルのコレクションにインデックスを付けて領域を見つけることで行われます。

data = """\
000000011111111000000000000000000000000
000000011111111000000000000000000000000
000000011111111000000000000000000000000
000000001111110000000001000000000110000
000000000111110000000011000000001111100
000000000011100000000000100000011111100
000000000000000000000000000000011111100
000000000000000000000000000000011111110
000000000000000000000000000000111111110
000000000000000000000000000000111111110
000000000000000000000000000000011111100
000000000000000000000000000000001000000
000000000000000000000000000000000000000"""

from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', 'x y')

def points_adjoin(p1, p2):
    # to accept diagonal adjacency, use this form
    #return -1 <= p1.x-p2.x <= 1 and -1 <= p1.y-p2.y <= 1
    return (-1 <= p1.x-p2.x <= 1 and p1.y == p2.y or
             p1.x == p2.x and -1 <= p1.y-p2.y <= 1)

def adjoins(pts, pt):
    return any(points_adjoin(p,pt) for p in pts)

def locate_regions(datastring):
    data = map(list, datastring.splitlines())
    regions = []
    datapts = [Point(x,y) 
                for y,row in enumerate(data) 
                    for x,value in enumerate(row) if value=='1']
    for dp in datapts:
        # find all adjoining regions
        adjregs = [r for r in regions if adjoins(r,dp)]
        if adjregs:
            adjregs[0].add(dp)
            if len(adjregs) > 1:
                # joining more than one reg, merge
                regions[:] = [r for r in regions if r not in adjregs]
                regions.append(reduce(set.union, adjregs))
        else:
            # not adjoining any, start a new region
            regions.append(set([dp]))
    return regions

def region_index(regs, p):
    return next((i for i,reg in enumerate(regs) if p in reg), -1)

def print_regions(regs):
    maxx = max(p.x for r in regs for p in r)
    maxy = max(p.y for r in regs for p in r)
    allregionpts = reduce(set.union, regs)
    for y in range(-1,maxy+2):
        line = []
        for x in range(-1,maxx+2):
            p = Point(x, y)
            if p in allregionpts:
                line.append(str(region_index(regs, p)))
            else:
                line.append('.')
        print ''.join(line)
    print


# test against data set
regs = locate_regions(data)
print len(regs)
print_regions(regs)

プリント：

4
........................................
........00000000........................
........00000000........................
........00000000........................
.........000000.........1.........33....
..........00000........11........33333..
...........000...........2......333333..
................................333333..
................................3333333.
...............................33333333.
...............................33333333.
................................333333..
.................................3......
........................................

わあ...何て言えばいいのか分からない。とてもかっこいい。そして完全に動作します。ポールありがとう。

これには非常に多くの作業があります。すでにScipyこれを実行する関数があり、おそらく高速です^^ 'しかし、とにかくおそらく良い練習であり、一般的にこれを行う方法を示しています。その時は投票します。

— ゼルフィア・カルツシュタール16

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ndimage.labelこれを行うには良い方法であるを使用できます。すべての機能が一意の値を持ち、機能の数を持つ新しい配列を返します。接続要素を指定することもできます。

import scipy
from scipy import ndimage
import matplotlib.pyplot as plt

#flatten to make greyscale, using your second red-black image as input.
im = scipy.misc.imread('blobs.jpg',flatten=1)
#smooth and threshold as image has compression artifacts (jpg)
im = ndimage.gaussian_filter(im, 2)
im[im<10]=0
blobs, number_of_blobs = ndimage.label(im)
print 'Number of blobls:', number_of_blobs

plt.imshow(blobs)
plt.show()

#Output is:
Number of blobls: 30

ここに画像の説明を入力してください

— j08lue
ソース

おかげでフラクセル。それは完全に迅速で汚れた解決策として機能しますが、多分、画像の品質を改善する必要があります。答えは30セルでなければなりません。どうもありがとうございました。（編集：画像の解像度の品質を向上させてからコードでブロットしましたが、それでも多くのセルがマージされます。flatten= 1またはimreadが機能する方法についてですか？）

1

@Ibrahim C. Kurt-修正するために更新しました（気づいただけです！）。問題は、アップロードされた画像がjpgであったため、多くのアーティファクトがあったことです。少量のスムージングとしきい値処理がそれを解決します.. PNG画像（私は思う...）に完全に動作するはずです

平滑化としきい値処理の必要はありません。

完全に機能します。あなたが正しいです。さらに変更する必要がなく、jpgからpngに変更するだけで十分です。どうもありがとう。現在、2つ以上の完璧な答えがあります。私は何をすべきかを知っていると言うことはありません：D

@Ibrahim C. Kurt-ラッキーユー;）

6

O（ピクセルの総数+セルピクセルの数）のアルゴリズムを次に示します。セルピクセルの画像をスキャンし、見つかったらセルを塗りつぶして消去します。

Common Lispでの実装。ただし、簡単にPythonに変換できます。

(defun flood-fill (picture i j target-color replacement-color)
  ;; http://en.wikipedia.org/wiki/Flood_fill
  (when (= (aref picture i j) target-color)
    (setf (aref picture i j) replacement-color)
    (when (plusp i)
      (flood-fill picture (1- i) j target-color replacement-color))
    (when (< (1+ i) (array-dimension picture 0))
      (flood-fill picture (1+ i) j target-color replacement-color))
    (when (plusp j)
      (flood-fill picture i (1- j) target-color replacement-color))
    (when (< (1+ j) (array-dimension picture 1))
      (flood-fill picture i (1+ j) target-color replacement-color)))
  picture)


(defun count-cells (picture)
  (loop
    :with cell-count = 0
    :for i :from 0 :below (array-dimension picture 0)
    :do (loop
          :for j :from 0 :below (array-dimension picture 1)
          :unless (zerop (aref picture i j))
          :do (progn (incf cell-count)
                     (flood-fill picture i j 1 0)))
    :finally (return cell-count)))




(count-cells
  (make-array '(128 171) :element-type 'bit
              :initial-contents
              #(#171*000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000111111111000000000000000000000000000
                #171*000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000111111111000000000000000000000000000
                #171*000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000111111111000000000000000000001110000
                #171*000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000011111110000000000000000000011111100
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パスカルさん、返信ありがとうございます。あなたのプログラムは正しい答えを非常にきれいに見つけていると思います。問題は、そのCommon Lisp言語についてはわからないことですが、それを理解して、Pythonで同様のスクリプトを記述してみます。

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回答というよりも拡張されたコメントの詳細：

@interjayが示唆したように、バイナリイメージ、つまり2色のみが存在するイメージでは、ピクセルは1または0の値を取ります。これは、使用しているイメージ表現形式ではtrueである場合とそうでない場合がありますあなたの画像の「概念」表現で; 実装の詳細でこの問題を混乱させないでください。これらの実装の詳細の1つは、画像の境界で2を使用することです。これは、画像の周囲のデッドゾーンを識別するための完全に賢明な方法ですが、画像のバイナリ性に定性的には影響しません。

N、NE、NW、Wピクセルの検査に関しては、これはコンポーネントの形成におけるピクセルの接続性に関係しています。各ピクセル（境界の特別な場合を除く）には8つの近傍（N、S、E、W、NE、NW、SE、SW）がありますが、同じコンポーネントに含める候補はどれですか？コーナーでのみ一致するコンポーネント（NE、NW、SE、SW）は、接続されていると見なされない場合があります。

アプリケーションに適切なものを決定する必要があります。何が起こっているのかを把握するために、ピクセルごとに異なるネイバーをチェックし、シーケンシャルアルゴリズムのいくつかの操作を手作業で行うことをお勧めします。