在HSV颜色空间中定义组织学图像掩膜的颜色范围(Python，OpenCV，图像分析)：

Question

为了根据颜色将组织学幻灯片分成几个层次，我修改了一些广泛分布的代码(1)，这些代码可以通过OpenCV的社区获得。我们的染色程序标记不同类型的组织横断面不同颜色(B细胞为红色，巨噬细胞为棕色，背景珠心有蓝色)。

我只想选择图片中的品红色和棕色部分。

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下面是我试图为洋红颜料制作一个面罩的尝试：

    import cv2
    import numpy as np

    def mask_builder(filename,hl,hh,sl,sh,vl,vh):
        #load image, convert to hsv
        bgr = cv2.imread(filename)
        hsv = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        #set lower and upper bounds of range according to arguements
        lower_bound = np.array([hl,sl,vl],dtype=np.uint8)
        upper_bound = np.array([hh,sh,vh],dtype=np.uint8)
        return cv2.inRange(hsv, lower_bound,upper_bound)

    mask = mask_builder('sample 20 138 1.jpg', 170,180, 0,200, 0,230)
    cv2.imwrite('mask.jpg', mask)

到目前为止，一种尝试和错误的方法产生了很差的结果：

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有人能建议一种更聪明的方法在HSV颜色空间内进行阈值处理吗？我已经尽我最大的努力在以前的文章中寻找答案，但由于图像的性质，这些颜色范围似乎特别难定义。

参考文献：

1. 颜色空间的分离：colorspaces.html
2. python opencv颜色跟踪
3. 分离：http://www.pyimagesearch.com/2014/08/04/opencv-python-color-detection/

更新:我找到了解决问题的有效方法。我使用一个简单的控制结构增加了“S”和“V”的下界，用一个简单的控制结构，输出每个测试图像的结果并选择最佳。我发现S和V的下界应该设为100和125。这种系统的试验和错误方法产生了更好的结果：

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Answer 1

我很高兴你找到了答案。

我将建议另一种可行的方法。不幸的是，我不精通python，所以您需要了解如何在python (它的基本代码)中编写代码。

如果我有在HSV阈值之后的第一张图像，我会使用形态运算来获取我想要的信息。

我可能会让它“关闭”，但如果它不起作用，我将首先扩张，然后填充，然后侵蚀的相同数额首先扩张。

可能在这第一步之后，您将需要删除您周围的小“噪音”斑点，您将得到图像。

在Matlab中是这样的(主要展示这一点，以便您可以看到结果)：

I=imread('http://i.stack.imgur.com/RlH4V.jpg');

I=I>230;                        % Create Black and white image (this is because in stackoverflow its a jpg)
ker=strel('square',3);          % Create a 3x3 square kernel

I1=imdilate(I,ker);             % Dilate
I2=imfill(I1,'holes');          % Close
I3=imerode(I2,ker);             % Erode

Ilabel=bwlabel(I3,8);            % Get a label per independent blob

% Get maximum area blob (you can do this with a for in python easily)
areas = regionprops(Ilabel,'Centroid','Area','PixelIdxList');
[~,index] = max([areas.Area]);   % Get the maximum area

Imask=Ilabel==index;             % Get the image with only the max area.



% Plot: This is just matlab code, no relevance

figure;
subplot(131)
title('Dialted')
imshow(I1);
subplot(132)
title('Closed')
imshow(I2);
subplot(133)
title('Eroded')
imshow(I3);


figure;
imshow(imread('http://i.stack.imgur.com/ZqrF9.jpg'))
hold on
h=imshow(bwperim(Imask));
set(h,'alphadata',Imask/2)

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​

请注意，我从“糟糕的”HSV分段开始。如果你尝试一个更好的，结果可能会改善。此外，发挥内核的大小为侵蚀和膨胀。

Answer 2

通过反复试验(在"S“和"V”标度上上下递增)，我发现我想要的颜色需要一个宽松的"S“和"V”值范围。我将避免分享我所使用的特定价值，因为我认为没有人会觉得这样的信息有用。

请注意，原来的代码共享工作良好，再次使用表示范围。