python - 无需绘图即可检测轮廓相交

Question

我正在努力检测显微镜图像中的细胞，如下图所示。由于显微镜载玻片上的缺陷，经常会绘制出虚假的轮廓，如下图图例下方的轮廓。

我目前正在使用 this solution清理这些。这是基本的想法。

# Create image of background
blank = np.zeros(image.shape[0:2])
background_image = cv2.drawContours(blank.copy(), background_contour, 0, 1, -1)

for i, c in enumerate(contours):
    # Create image of contour
    contour_image = cv2.drawContours(blank.copy(), contours, i, 1, -1)
    # Create image of focal contour + background
    total_image = np.where(background_image+contour_image>0, 1, 0)
        # Check if contour is outside postive space
        if total_image.sum() > background_image.sum():
            continue

这按预期工作；如果 total_image面积大于 background_image 的面积然后 c必须在感兴趣的区域之外。但是绘制所有这些轮廓非常慢，检查数千个轮廓需要几个小时。 有没有更有效的方法来检查轮廓是否重叠而不需要绘制轮廓？

Answer 1

我假设目标是从进一步分析中排除外部轮廓？如果是这样，最简单的方法是使用红色背景轮廓作为蒙版。然后使用蒙版图像检测蓝色细胞。

# Create image of background
blank = np.zeros(image.shape[0:2], dtype=np.uint8)
background_image = cv2.drawContours(blank.copy(), background_contour, 0, (255), -1)

# mask input image (leaves only the area inside the red background contour)
res = cv2.bitwise_and(image,image,mask=background_image )

#[detect blue cells]