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Python cucim.skimage.color.separate_stains用法及代码示例


用法:

cucim.skimage.color.separate_stains(rgb, conv_matrix)

RGB 到染色色彩空间转换。

参数：

rgb：(…, 3) 数组

RGB 格式的图像。最终维度表示渠道。

conv_matrix: ndarray：

G. Landini [1] 说明的污点分离矩阵。

返回：

out：(..., 3) ndarray

染色颜色空间中的图像。与输入相同的尺寸。

抛出：

ValueError

如果 rgb 不是至少具有形状 (..., 3) 的二维。

注意：

color 模块中可用的染色分离矩阵及其各自的色彩空间：

  • hed_from_rgb：苏木精 + 曙红 + DAB
  • hdx_from_rgb : 苏木精 + DAB
  • fgx_from_rgb : Feulgen + 浅绿色
  • bex_from_rgb：吉姆萨染色剂：甲基蓝 + 曙红
  • rbd_from_rgb : FastRed + FastBlue + DAB
  • gdx_from_rgb：甲基绿 + DAB
  • hax_from_rgb：苏木精 + AEC
  • bro_from_rgb：蓝色矩阵苯胺蓝+红色矩阵偶氮胭脂红+橙色矩阵Orange-G
  • bpx_from_rgb : 甲基蓝 + 丽春红
  • ahx_from_rgb : 阿新蓝 + 苏木精
  • hpx_from_rgb : 苏木精 + PAS

这个实现借鉴了 DIPlib [2] 的一些想法，例如在计算Beer-Lambert 定律时，使用小值进行补偿以避免日志伪影。

参考：

1

https://web.archive.org/web/20160624145052/http://www.mecourse.com/landinig/software/cdeconv/cdeconv.html

2

https://github.com/DIPlib/diplib/

3

A. C. Ruifrok and D. A. Johnston, “Quantification of histochemical staining by color deconvolution,” Anal. Quant. Cytol. Histol., vol. 23, no. 4, pp. 291-299, Aug. 2001.

例子：

>>> import cupy as cp
>>> from skimage import data
>>> from cucim.skimage.color import separate_stains, hdx_from_rgb
>>> ihc = cp.array(data.immunohistochemistry())
>>> ihc_hdx = separate_stains(ihc, hdx_from_rgb)

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cucim.skimage.color.separate_stains。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。