python，Openslide自动切.SVS格式(WSI)病理图像

水煮城府、器

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分类专栏：医学图像文章标签： python 开发语言

于 2018-06-13 16:51:16 首次发布

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本文介绍如何使用openslide库处理高分辨率的病理图像。通过实例演示了如何安装和使用该库进行图像读取，并利用DeepZoomGenerator生成多层金字塔形式的图像切片。

随着深度学习在医疗界的发展，病理图像也越来越来重要。但是病理图像大多数在10万×10万分辨率，用平常的图像处理库没有办法读取。开源的openslide库提供清洁便利的读取方法。
首先安装，openslide，如果是ubuntu用户，直接 sudo apt install python-openslide,然后
导入库

import openslide

然后导入DeepZoomGennerator,主要是多层金字塔形式封装

from openslide.deepzoom import DeepZoomGenerator

打开所需要读入的文件，给出文件名，

slide = openslide.open_slide('02.svs')

类别调用

highth = 2000
data_gen = DeepZoomGenerator(slide, tile_size=highth, overlap=0, limit_bounds=False)

tile_size可以设成自己想切的图像大小。
limit_bounds表示的是大图整个边缘可能达不到自己设的长和宽。False,则丢弃边缘图。True,保存
overlap表示的是否边缘overlap，引入其他信息
输出总共切图个数和一共有多少个金字塔，

print(data_gen.tile_count)
print(data_gen.level_count)

1036
17

num_w，图像切片宽度个数
num_h, 图像切片长度个数
data_gen.get_tite(level,(row,col))，level范围在data_gen.level_count，最大的为金字塔底层，最小为0。row，范围是（0，num_w）。col，范围是（0，num_h）.还有其他的API切图，可以看官方文档。
也可以自己实现，不调用API.

num_w = int(np.floor(w/width))+1
num_h = int(np.floor(h/highth))+1
for i in range(num_w):
    for j in range(num_h):
        img = np.array(data_gen.get_tile(16, (i, j))) #切图
        io.imsave(join(result_path, "02"+str(i)+'_'+str(j)+".png"), img) #保存图像