医学图像处理案例（二）——细胞计数

上一篇说到了如何使用图像处理算法来提取肺组织，这一篇我将分享在研究生阶段做过的细胞计数的案例，之前使用Matlab实现的，今天我用Opencv来复现。

1、图像颜色空间转换

我们处理的红细胞图像是RGB格式的，通过观察图像特点，我们对图像进行颜色空间的变换即将RGB空间转换为HSV空间来处理。

代码：cv::cvtColor(MatOri, hsvimage, CV_BGR2HSV);

2、在HSV上进行阈值分割

因为红细胞颜色是在红色区域，所以我们通过设置HSV的范围来得到我们期望的目标。opencv中HSV颜色分布范围如下：

代码：

cv::inRange(hsvimage, cv::Scalar(0, 43, 46), cv::Scalar(10, 255, 255), grayimage1);

cv::inRange(hsvimage, cv::Scalar(156, 43, 46), cv::Scalar(180, 255, 255), grayimage2);

3、连接细胞边缘

从上面结果可以看到有些细胞边缘没有封闭上，我们通过形态学操作来将它们连接起来。

代码：

cv::Mat elemnt = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3));

cv::morphologyEx(grayimage, MatOut, cv::MORPH_CLOSE, elemnt);

4、对细胞进行填洞操作

上面结果有些细胞会有空洞，我们需要进行填洞操作。

代码：cv::floodFill(exapndMat, cv::Point(0, 0), cv::Scalar(255));

5、统计细胞个数

对上面结果进行连通域统计即可得到细胞个数，上面细胞个数是57个。

代码：int lables = cv::connectedComponents(filldst,componts);