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Cellpose是一个对于胞状物体(比如细胞、晶粒、核、砖块等)进行分割的非常优秀的通用算法,其体现了深度学习在分割这类物体时的强大能力,同时其泛化效果也远超过传统图像处理算法,展现了数据驱动的深度学习所特有的“暴力美学”。 试用 Cellpose的源代码见这里。 同时开发者还搭建了网站来方便用户试用Cellpose: Cellpose快速体验网站:用户可以直接上传自己的图像来直接调用Cellpose,第一时间获得Cellpose的处理效果。 如果用户觉得好,那么可以接着往下深度体验或钻研Cellpose了。 安装 Cellpose的安装有多种方式: Google Colab在线运行 开
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概览 上一篇介绍了如何安装和使用Cellpose,相当于将Cellpose当做一个开箱即用的软件。实际上Cellpose还是一个开源的代码库,开发者可以深入研究它的算法,并进行调用、修改和完善等。 本文尝试对Cellpose的运行机理做一个研究,包括它的标注数据的格式、神经网络的架构、神经网络的输入和输出等。 标注数据格式 假设有这么一张要分割的图像,大小为10像素乘以10像素(选择这么小的像素矩阵以方便打印和查看数值),背底为黑色,图像中间有一个白色圆盘,即: 它的像素矩阵为: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 array([[ 0., 0., 0., 0
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简介 本文是对ZetCode上wxPython的摘抄学习,原系列文章见这里。 wxPython是一个开发桌面端图形界面的跨平台函数库,开发语言为Python,它是基于C++的函数库wxWidgets的封装。 wxpython有大量组件,它们可以从逻辑上(注意是逻辑上)这样划分: (1)基础组件 这些组件为其所派生的子组件提供基础功能,通常不直接使用。 (2)顶层组件 这些组件相互独立存在。 (3)容器 这些组件包含其他组件。 (4)动态组件 这些组件可以被用户所交互编辑。 (5)静态组件 这些组件用来展示信息,无法被用户所交互编辑。 (6)其他组件 这些组件包括状态栏、工具栏、菜
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原文在这里,中间增加了一些额外的内容辅助理解。 角点检测(Corner Detection)也称为特征点检测,是图像处理和计算机视觉中用来获取图像局部特征点的一类方法,广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模以及目标识别等领域中。 局部特征 不同于HOG、LBP、Haar等基于区域(Region)的图像局部特征,Harris是基于角点的特征描述子,属于feature detector,主要用于图像特征点的匹配(match),在SIFT算法中就有用到此类角点特征;而HOG、LBP、Haar等则是通过提取图像的局部纹理特征(feature extraction),用于目标的检测和识别等
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%%%%%%%% 2021.2.14更新:增加了ICanvas绘制ROI的原理介绍。 %%%%%%%% 前面有两篇文章介绍了ImagePy/sciwx的Mark模式和几何矢量,这两个的结合就是图像处理中经典的ROI(Region Of Interest)操作,即选定一个范围(矩形、圆形、自由区域),然后对该区域进行进一步的操作。 这个过程说起来非常简单,但实际实现起来却是非常不容易,因为这里面涉及到了图像这一位图格式和几何这一矢量格式的统一。 这一篇文章就着重剖析一下ImagePy/sciwx是怎样实现的。 本文选定的入手案例是“绘制矩形ROI,然后裁剪”。 矩形ROI 首先看矩形ROI
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ImagePy经过一次大的重构后,软件架构有了很大改变,将前端UI和后端数据结构进行了解耦: * sciapp是一套数据接口,包含图像Image、网格Mesh、表格Table、几何矢量Shape等基础数据结构; * sciwx是符合sciapp接口标准的可视化组件库; * ImagePy是后端基于sciapp、前端基于sciwx的一个插件集,包含了大量常用的图像处理算法等。 因此可以很容易地基于分离后的sciapp和sciwx构建自定义的独立图像处理软件。 Sciapp版Hello World 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 import wx fr
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ImagePy中的管理器分两类:Source里的管理器维护全局静态数据,比如读写器、配置文件等, App里面的管理器维护运行时数据,比如图像、表格。 静态管理器 创建管理器 这里创建一个money管理器,里面可以添加美元USD、欧元EUR、人民币RMB,比如: 1 2 3 Source.manager('money').add('USD', MoneyReader, 'MoneyDisplay') Source.manager('money').add('EUR', MoneyReader, 'MoneyDisplay') Source.manager('money').add('RMB
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前言 ImagePy中表示几何矢量的结构类是Shape,最直观的一个应用就是各种ROI操作,这里通过一个小例子看看各种几何图形是怎样操纵和显示的。 最小demo 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 from sciapp.object import mark2shp from sciwx.canvas import VCanvas as Canvas import wx circle = {'type':'circle', 'color':(255,0,0), 'fcolor':(255,255,0), 'fill':False, 'body'
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以下是对安筱鹏博士的《重构:数字化转型的逻辑》一书的笔记摘抄。 逐字摘抄能够加深自己的理解,防止“水过地皮湿”,强烈推荐这种读书方法。 不重构,无未来:拥抱数据驱动的智能+新时代 伴随着新一代信息通信技术(以互联网、大数据、人工智能、5G为代表)的持续创新和渗透扩散,新一轮工业革命正在全球范围孕育兴起,制造业正迈向体系重构、动力变革、范式迁移的新阶段,加速向数字化、网络化、智能化方向延伸扩展,万物互联、数据驱动、软件定义、平台支撑、组织重构、智能主导正在构建制造业的新体系,它也成为了全球新一轮产业竞争的制高点。 体系重构 (1)谁来生产(Who)在变:生产主体从生产者向产消者Prosume
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%%%%%%%%%%%%%% 2021-1-31更新:基于最新的sciwx修改了以前的失效代码。 %%%%%%%%%%%%%% ImagePy/sciwx有个Mark模式,即在图像上面可以再绘制其他图形,比如矩形、文本、ROI标识等,本质即是利用GDI绘图。 本文是对该Mark模式的解析。 demo 先给出一个小的demo,主要就是为了看Mark模式的输入输出,方便理解它的运行本质。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 from sciwx.canvas.mark import drawma
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