如何使用开放式简历在脑瘤上绘制矩形？

Question

我想在我的脑肿瘤图像数据集上绘制绿色的矩形或边界框，以突出显示图像中的肿瘤。最短的方法是什么？我不想分割肿瘤。

我尝试过使用openev绘制矩形函数，但是它不起作用。我也发现了Active Contour和Canny算法，但这还是行不通的。

    import cv2 
    import numpy as np 
    image = cv2.imread('12.png')
    cv2.imshow('Input Image', image) 
    cv2.waitKey(0) 
    gray =cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Canny Edges edged = cv2.Canny(gray, 30, 200) 
    # cv2.imshow('Canny Edges', edged) 
    # cv2.waitKey(0)

    _, contours, hierarchy = cv2.findContours(edged, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 
    cv2.imshow('Canny Edges after Contouring',edged) 
    cv2.waitKey(0) 
    print("Number of contours found = " +str(len(contours))) 
    cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0),3) 
    cv2.imshow('Contours', image) 
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

我希望肿瘤部分应该在整个图像中处于一个盒子中，图像区域的其余部分应该与我的实际大脑图像相同。通过简单的代码而不是整个算法，只需在肿瘤部分周围放一个绿色框即可。

Answer 1

基于对此答案的评论，我更新了答案，我认为这仍然是深度学习问题，但种类不同。

如果您需要沿肿瘤轮廓分割肿瘤，一种方法可以是Mask R-CNN（1）（您可以阅读2017年发表的原始论文）。这种方法可以沿轮廓进行图像分割。 Here您可以找到该方法的示例实现。

据我所见，您必须处理灰度图像，并且可能难以通过简单方法将肿瘤从场景的其余部分分割开，在这里我同意@BahramdunAdil的观点。因此，我怀疑培训可能需要大量的数据和时间。

祝你好运！

（1）何凯明等。 “面具r-cnn”。 IEEE计算机视觉国际会议论文集。 2017。