Python opencv 医学处理的实现过程
简介
OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，支持多种编程语言，并包含数百个开箱即用的计算机视觉算法和函数。该库可以被应用于多个领域，包括医学成像。
本攻略旨在介绍在 Python 中使用 OpenCV 实现医学图像处理的过程，包括常用的图像处理算法和函数，并结合两个示例详细说明它们的实际应用。
准备工作
在开始学习使用 Python 的 OpenCV 库进行医学图像处理时，用户要先安装以下基本软件和库：
- Python（版本2或3）
- OpenCV-Python 库
- NumPy 库
- matplotlib 库（可选）
安装完这些软件后，用户就可以开始使用 OpenCV 来读取、处理和输出医学图像了。
读取、显示和输出图像
在 OpenCV 中，可以用 cv2.imread() 函数读取图像，用 cv2.imshow() 函数显示图像，用 cv2.imwrite() 函数输出已经处理的图像。
下面是以“lena.png”为例的读取、显示和输出图像的代码：
import cv2
# Load an color image in grayscale
img = cv2.imread('lena.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Show the loaded image
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# Save the modified image
cv2.imwrite('lena_modified.png',img)
其中，cv2.imshow() 函数中，‘image’ 是显示窗体的名字，cv2.waitKey() 是等待用户按下键盘，cv2.destroyAllWindows() 是销毁所有窗口。
常用的图像处理算法和函数
OpenCV 提供了丰富的图像处理算法和函数，这里我们只列出几个常用的算法和函数，供用户参考：
图像滤波
图像滤波是一种基本的图像处理算法，可以消除图像中的噪声、增强图像的特征和清晰度等。常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
import cv2
import numpy as np
# Load an color image in grayscale
img = cv2.imread('lena.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Add noise to the image
noise = np.zeros(img.shape,np.uint8)
cv2.randn(noise,(0),(50))
img_noisy = cv2.add(img,noise)
# Apply the Median filter to the noisy image
img_median = cv2.medianBlur(img_noisy,5)
# Show and save the processed images
cv2.imshow('Original',img)
cv2.imshow('Noisy',img_noisy)
cv2.imshow('Median Filter',img_median)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite('lena_noisy.png',img_noisy)
cv2.imwrite('lena_median.png',img_median)
该代码中，cv2.randn() 函数用于添加随机噪声到原图像中。cv2.medianBlur() 函数将中间像素的值替换为其周围像素的中位数。
边缘检测
边缘检测是一种常用的图像分析技术，可以检测图像中物体和背景之间的边界。常用的边缘检测算法有 Sobel 算子、Canny 算法等。
import cv2
import numpy as np
# Load an color image in grayscale
img = cv2.imread('lena.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Apply Sobel and Canny edge detectors
sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5)
sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=5)
canny = cv2.Canny(img,100,200)
# Show and save the processed images
cv2.imshow('Original',img)
cv2.imshow('Sobel X',sobelx)
cv2.imshow('Sobel Y',sobely)
cv2.imshow('Canny',canny)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite('lena_sobelx.png',sobelx)
cv2.imwrite('lena_sobely.png',sobely)
cv2.imwrite('lena_canny.png',canny)
该代码中，cv2.Sobel() 函数使用 Sobel 算子来计算图像的梯度值，cv2.Canny() 函数使用 Canny 算法来检测图像中的边缘。
示例
下面我们分别介绍两个医学图像处理实际应用的示例：
骨骼分割
骨骼分割是一种基于医学影像的信息处理技术，可与人体的生物医学的结构分析和功能分析相结合来研究人体骨性结构和药物疗效等。下面是一个简单的骨骼分割的示例：
import cv2
import numpy as np
# Load an X-ray image in grayscale
img = cv2.imread('xray.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Apply Thresholding
ret,thresh = cv2.threshold(img,127,255,0)
# Apply Dilation and Erosion
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
dilation = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations = 1)
erosion = cv2.erode(dilation,kernel,iterations = 1)
# Apply Edge Detection
edges = cv2.Canny(erosion,100,200)
# Show and save the processed images
cv2.imshow('Original',img)
cv2.imshow('Thresh',thresh)
cv2.imshow('Dilation',dilation)
cv2.imshow('Erosion',erosion)
cv2.imshow('Edges',edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite('xray_edges.png',edges)
该代码中，cv2.threshold() 函数用于二值化 X-ray 分割的背景和前景，cv2.dilate() 函数用于扩张二值图像，cv2.erode() 函数用于腐蚀扩张后的二值图像，以消除空洞和孔洞。最后，cv2.Canny() 函数用于检测图像的边缘。
肺部分割
肺部分割是一种常见的医学图像处理技术，可用于诊断肺部疾病。下面是一个简单的肺部分割的示例：
import cv2
import numpy as np
# Load a Lung CT image in grayscale
img = cv2.imread('lung.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Apply Otsu Thresholding
ret,thresh = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
# Apply Opening
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel,iterations = 1)
# Apply Closing
closing = cv2.morphologyEx(opening, cv2.MORPH_CLOSE, kernel,iterations = 1)
# Apply Edge Detection
edges = cv2.Canny(closing,100,200)
# Show and save the processed images
cv2.imshow('Original',img)
cv2.imshow('Threshold',thresh)
cv2.imshow('Opening',opening)
cv2.imshow('Closing',closing)
cv2.imshow('Edges',edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite('lung_edges.png',edges)
该代码中，cv2.threshold() 函数用于分割肺部组织和其他组织，在此示例中采用了 Otsu 方法进行阈值搜索，cv2.morphologyEx() 函数用于开闭（腐蚀和膨胀）操作以光滑图像并消除孔洞和空洞。最后，cv2.Canny() 函数用于检测肺部组织边缘。
结论
在本攻略中，我们简要介绍了如何使用 Python 的 OpenCV 库进行医学图像处理，包括了读取、显示和输出图像，以及常用的图像处理算法和函数。还提供了两个医学图像处理实际应用的示例：骨骼分割和肺部分割。
OpenCV 在医学图像处理中应用广泛，让医生和科学家能够通过数字图像分析技术更准确地进行医学诊断和治疗。