将像元分割结果转换为强度值表

Question

我正在尝试分割多路复用的细胞成像数据集。您通常会得到一个预测细胞/细胞核标签的2D数组作为结果。图中显示了输入和输出：

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下一步是量化每个细胞的每个抗体/染色的强度。不知何故，我没有看到在任何教程中讨论的这一方面。有没有合适的方法来做到这一点？

更新:数据所代表的内容似乎有些混乱。在示例图像中，您正在尝试识别单个单元。每个blob都是一个单元。每个单元格都有不同的标签。预测是按标签着色的。你想要确定每个细胞有多亮。这是一个example workflow。

Answer 1

如果每个标签都有一个x，y数组，则迭代该数组，计算原始图像中像素的亮度平均值。

for label in array:
    intensities = []
    for coordinate in label:
        intensities.append(original_image[coordinate[0], coordinate[1]])
    cell_bright = np.mean(intensities)
    # Use or store cell_bright