Análisis de tamaño de grano en Python utilizando Watershed

Contenidos:

• Introducción
• Análisis de la distribución del tamaño de grano
• Segmentación de células
• Importación de imagen y bibliotecas
• Conversión de píxeles a micrones
• Umbralización de la imagen
• Operaciones morfológicas
• Etiquetado de objetos
• Mediciones de los objetos
• Guardar resultados en un archivo CSV
• Mejorando la segmentación con la transformación de la distancia
• Aplicación de la segmentación Watershed
• Eliminación de los objetos en los bordes de la imagen
• Análisis de múltiples imágenes
• Preguntas frecuentes

Introducción

¡Hola a todos! Soy Trini y les doy la bienvenida a mi canal de YouTube, Python desde la Base. En el tutorial anterior, hablamos sobre el análisis de la distribución del tamaño de grano utilizando imágenes microscópicas. Sin embargo, esta misma técnica también se puede aplicar en el campo de la biología para segmentar células. Hoy vamos a ver cómo implementar esto usando código Python. ¡Empecemos!

Análisis de la distribución del tamaño de grano

En este tutorial, vamos a utilizar imágenes microscópicas en escala de grises para analizar la distribución del tamaño de grano. Comenzaremos importando la imagen y convirtiéndola en escala de grises. Luego, realizaremos operaciones morfológicas para resaltar los límites de los granos. A continuación, etiquetaremos cada objeto en la imagen y calcularemos medidas como área, diámetro y orientación. Finalmente, guardaremos los resultados en un archivo CSV. Este análisis nos permitirá obtener información sobre la estructura y composición de los materiales o muestras que estamos estudiando.

Segmentación de células

La segmentación de células es un proceso similar al análisis de la distribución del tamaño de grano, pero en este caso, estamos trabajando con células biológicas. La idea es utilizar imágenes microscópicas para separar las células individuales y evaluar su forma, tamaño y distribución. La segmentación de células es una técnica importante en campos como la biología celular y el diagnóstico médico.

Importación de imagen y bibliotecas

Para comenzar, importaremos la imagen que deseamos analizar y también importaremos las bibliotecas de Python que necesitaremos para procesar la imagen. En este caso, utilizaremos las bibliotecas numpy y opencv para el manejo de imágenes y operaciones matemáticas.

Conversión de píxeles a micrones

A continuación, necesitaremos convertir los píxeles de la imagen a unidades de micrones. Esto es importante para poder informar las medidas en micrones en lugar de píxeles en los resultados. Utilizaremos un factor de conversión para realizar esta transformación.

Umbralización de la imagen

El siguiente paso es aplicar una técnica llamada umbralización a la imagen. Esto implica convertir la imagen en una imagen binaria en blanco y negro, donde los píxeles con una intensidad por encima de un umbral determinado se consideran blancos y los píxeles con una intensidad por debajo del umbral se consideran negros. La umbralización nos permite separar los granos o células del fondo y resaltar los límites entre ellos.

Operaciones morfológicas

Después de la umbralización, aplicaremos operaciones morfológicas a la imagen para mejorar la segmentación de los granos o células. Esto implica realizar operaciones como erosión y dilatación para eliminar ruido y mejorar la definición de los límites de los objetos. Estas operaciones nos permiten crear una máscara más precisa para separar los granos o células del fondo.

Etiquetado de objetos

Una vez que tenemos la máscara de los granos o células, procederemos a etiquetar cada objeto en la imagen. Esto implica asignar un número único a cada objeto identificado. El etiquetado nos permite realizar mediciones y análisis de cada objeto por separado.

Mediciones de los objetos

Después de etiquetar los objetos, utilizaremos la función regionprops para calcular diversas medidas de los objetos. Algunas de las medidas que calcularemos incluyen el área, el diámetro, la orientación y las intensidades mínimas, máximas y medias. Estas medidas nos brindan información sobre las características de cada objeto y nos permiten realizar un análisis estadístico.

Guardar resultados en un archivo CSV

Finalmente, guardaremos los resultados de nuestro análisis en un archivo CSV. Utilizaremos la biblioteca csv de Python para crear y escribir en el archivo. La estructura del archivo será una tabla que contiene el número de grano, el área, el diámetro, la orientación y las intensidades de cada objeto calculado.

Mejorando la segmentación con la transformación de la distancia

Una posible mejora que podemos implementar es utilizar la transformación de la distancia para refinar aún más nuestra segmentación. La transformación de la distancia mide la distancia de cada píxel a los bordes de los objetos. Esto nos ayuda a separar los granos o células que están tocando y mejorar la precisión de nuestro análisis.

Aplicación de la segmentación Watershed

Una técnica muy poderosa para la segmentación de objetos difíciles es la segmentación Watershed. Esta técnica se basa en conceptos de hidrología y utiliza marcadores para separar los objetos en la imagen. En nuestro caso, los marcadores serían los granos o células y los límites entre ellos. La segmentación Watershed nos permite obtener una segmentación más precisa cuando los objetos están superpuestos o tienen formas complejas.

Eliminación de los objetos en los bordes de la imagen

Cuando realizamos nuestro análisis, es importante tener en cuenta que los objetos en los bordes de la imagen pueden estar incompletos o distorsionados debido a las operaciones de procesamiento que hemos realizado. Para obtener resultados más precisos, podemos eliminar los objetos que están tocando los bordes de la imagen.

Análisis de múltiples imágenes

Hasta ahora, hemos analizado una sola imagen. Sin embargo, en muchas aplicaciones es necesario analizar múltiples imágenes. Podemos automatizar este proceso utilizando bucles y funciones en Python para procesar todas las imágenes en un directorio de manera eficiente.

Preguntas frecuentes

• ¿Cómo puedo calcular el tamaño promedio de los granos o células? El tamaño promedio se puede calcular sumando todas las áreas de los objetos y dividiéndolas por el número total de objetos.

• ¿Cómo puedo calcular la circularidad de los objetos? La circularidad se puede calcular dividiendo el perímetro al cuadrado del objeto por su área. Un valor de 1 indica que el objeto es perfectamente circular, mientras que valores más bajos indican formas más irregulares.

• ¿Puedo aplicar este análisis a imágenes en color? Sí, es posible aplicar este análisis a imágenes en color. Sin embargo, el proceso de umbralización y segmentación puede ser más complejo y requeriría considerar la información de color de cada píxel en lugar de solo su intensidad.

• ¿Puedo utilizar esta técnica para segmentar otros tipos de objetos además de granos y células? Sí, esta técnica se puede utilizar para segmentar una variedad de objetos en imágenes. Puede ser necesario ajustar los parámetros y realizar adaptaciones según el tipo de objeto que se esté analizando.

• ¿Cómo puedo mejorar la precisión de la segmentación? Para mejorar la precisión de la segmentación, se pueden probar diferentes combinaciones de parámetros y técnicas. También se pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para entrenar un modelo que pueda clasificar automáticamente los objetos en la imagen.

Espero que este tutorial les haya proporcionado una buena introducción al análisis de la distribución del tamaño de grano y la segmentación de células utilizando Python. Si tienen alguna pregunta, ¡no duden en dejarla en los comentarios!