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Python cucim.skimage.color.separate_stains用法及代碼示例

用法:

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

RGB 到染色色彩空間轉換。

參數：

rgb：(…, 3) 數組

RGB 格式的圖像。最終維度表示渠道。

conv_matrix: ndarray：

G. Landini [1] 說明的汙點分離矩陣。

返回：

out：(..., 3) ndarray

染色顏色空間中的圖像。與輸入相同的尺寸。

拋出：

ValueError

如果 rgb 不是至少具有形狀 (..., 3) 的二維。

注意：

color 模塊中可用的染色分離矩陣及其各自的色彩空間：

  • hed_from_rgb：蘇木精 + 曙紅 + DAB
  • hdx_from_rgb : 蘇木精 + DAB
  • fgx_from_rgb : Feulgen + 淺綠色
  • bex_from_rgb：吉姆薩染色劑：甲基藍 + 曙紅
  • rbd_from_rgb : FastRed + FastBlue + DAB
  • gdx_from_rgb：甲基綠 + DAB
  • hax_from_rgb：蘇木精 + AEC
  • bro_from_rgb：藍色矩陣苯胺藍+紅色矩陣偶氮胭脂紅+橙色矩陣Orange-G
  • bpx_from_rgb : 甲基藍 + 麗春紅
  • ahx_from_rgb : 阿新藍 + 蘇木精
  • hpx_from_rgb : 蘇木精 + PAS

這個實現借鑒了 DIPlib [2] 的一些想法，例如在計算Beer-Lambert 定律時，使用小值進行補償以避免日誌偽影。

參考：

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)

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cucim.skimage.color.separate_stains。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。