Analisi delle dimensioni dei grani con Python utilizzando il watershed

Analisi delle dimensioni dei grani con Python utilizzando il watershed

Tavola dei contenuti:

1. Introduzione
2. Analisi della distribuzione delle dimensioni dei grani
3. Segmentazione delle cellule
4. Importazione e conversione dell'immagine in scala di grigi
5. Conversione dei pixel in micron
6. Sogliatura dell'immagine
7. Operazioni morfologiche per migliorare i confini dei grani
8. Etichettatura degli oggetti nell'immagine
9. Calcolo delle proprietà delle regioni
10. Salvataggio dei risultati in un file CSV
11. Applicazione del watershed per migliorare la segmentazione
12. Rimozione dei grani che toccano i bordi dell'immagine
13. Conclusioni

Analisi della distribuzione delle dimensioni dei grani

L'analisi della distribuzione delle dimensioni dei grani è una tecnica comune utilizzata in diversi ambiti scientifici, come la metallurgia e la geologia. Questa tecnica consente di determinare le dimensioni dei grani all'interno di un campione di materiale. In questo tutorial, esploreremo come utilizzare Python per eseguire questa analisi utilizzando un'immagine microscopica di un campione di materiale.

Segmentazione delle cellule

La segmentazione delle cellule è un'applicazione comune dell'analisi delle dimensioni dei grani nella biologia. In questo tutorial, mostreremo come estendere il nostro metodo di analisi per segmentare le cellule in un'immagine microscopica. Questo può essere utile per studi sulla crescita e la diffusione delle cellule.

Importazione e conversione dell'immagine in scala di grigi

Per iniziare, importiamo un'immagine del nostro campione utilizzando Python e la convertiamo in scala di grigi. Ciò ci permette di lavorare con l'immagine senza i colori originali, semplificando l'elaborazione successiva.

Conversione dei pixel in micron

Poiché vogliamo eseguire l'analisi delle dimensioni dei grani in unità di misura più significative, convertiamo i pixel dell'immagine in micron utilizzando un fattore di conversione appropriato.

Sogliatura dell'immagine

Applichiamo quindi una soglia all'immagine per separare i grani dallo sfondo. La soglia viene scelta in base al valore dei pixel e può essere adattata alle esigenze specifiche del nostro campione. Questa operazione ci permette di identificare i confini dei grani nella nostra immagine.

Operazioni morfologiche per migliorare i confini dei grani

Per migliorare i confini dei grani e ottenere maschere più accurate, applichiamo una serie di operazioni morfologiche, come l'erosione e la dilatazione. Queste operazioni aiutano a eliminare il rumore dell'immagine e a separare i grani adiacenti.

Etichettatura degli oggetti nell'immagine

Per identificare e distinguere i singoli grani nell'immagine, utilizziamo la funzione di etichettatura delle immagini. Questa funzione assegna un'etichetta univoca a ciascun oggetto nell'immagine, consentendoci di analizzarli singolarmente.

Calcolo delle proprietà delle regioni

Utilizzando la funzione di proprietà delle regioni, calcoliamo una serie di misure per ciascun grano nell'immagine. Queste misure includono l'area, il diametro equivalente, l'orientamento e le intensità minime, medie e massime.

Salvataggio dei risultati in un file CSV

Per rendere i dati facilmente accessibili per ulteriori analisi, salviamo i risultati delle nostre misurazioni in un file CSV. Questo ci consente di importare i dati in altri software di analisi o di eseguire ulteriori calcoli senza dover ripetere l'intero processo di analisi.

Applicazione del watershed per migliorare la segmentazione

Per affrontare il problema dei grani che toccano i confini dell'immagine, introduciamo il concetto di segmentazione del watershed. Il watershed è un metodo potente per segmentare i grani o le celle che sono difficili da separare utilizzando solo la soglia. Questo metodo sfrutta le informazioni sulla distanza tra i pixel per separare gli oggetti in modo più accurato.

Rimozione dei grani che toccano i bordi dell'immagine

Infine, per ottenere misurazioni più accurate dei grani, rimuoviamo quelli che toccano i bordi dell'immagine. Questi grani possono influire negativamente sulle misurazioni, poiché la loro forma può essere compromessa dalla mancanza di informazioni sui pixel situati al di fuori dell'immagine.

Conclusioni

In questo tutorial, abbiamo esplorato il processo di analisi delle dimensioni dei grani utilizzando Python. Abbiamo illustrato come importare un'immagine, convertire i pixel in micron, applicare la soglia per identificare i grani, migliorare i confini dei grani con operazioni morfologiche, etichettare gli oggetti nell'immagine, calcolare le proprietà delle regioni, salvare i risultati in un file CSV e utilizzare il watershed per migliorare la segmentazione dei grani. Questo processo può essere applicato a una varietà di campioni e può fornire informazioni utili per la caratterizzazione dei materiali e la ricerca biomedica.