roipoly.py 使用教程

roipoly.py 使用教程

项目介绍

roipoly.py 是一个小型 Python 模块，用于在存储为 NumPy 数组的图像中选择感兴趣的多边形区域（ROI）。其用法类似于 MATLAB 中图像处理工具箱中的 roipoly 函数。该项目旨在提供一个简单易用的接口，使用户能够通过 Python 和 Matplotlib 选择图像中的多边形区域。

项目快速启动

安装

你可以通过以下命令从 PyPi 安装 roipoly.py：

pip install roipoly

或者从 GitHub 获取最新版本：

pip install git+https://github.com/jdoepfert/roipoly.py.git

基本用法

以下是一个简单的示例，展示如何在图像中绘制一个 ROI：

from roipoly import RoiPoly
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个示例图像
image = np.random.rand(100, 100)

# 显示图像
plt.imshow(image, interpolation='nearest', cmap="Greys")
plt.title("Click on the button to add a new ROI")

# 让用户绘制 ROI
my_roi = RoiPoly(color='r')  # 绘制新的 ROI，颜色为红色

# 显示结果
plt.imshow(image, interpolation='nearest', cmap="Greys")
my_roi.display_roi()
plt.title('The selected ROI')
plt.show()

应用案例和最佳实践

应用案例

1. 医学图像分析：在医学图像中选择特定的组织区域进行分析。
2. 遥感图像处理：在遥感图像中选择特定的地物区域进行分类。
3. 计算机视觉：在目标检测任务中，选择感兴趣的区域进行训练和测试。

最佳实践

1. 多 ROI 选择：在同一图像中选择多个 ROI 进行分析。

from roipoly import MultiRoi

# 显示图像
plt.imshow(image, interpolation='nearest', cmap="Greys")
plt.title("Draw multiple ROIs")

# 让用户绘制多个 ROI
multi_roi = MultiRoi(color_cycle=['b', 'g', 'm', 'y'])

# 显示结果
plt.imshow(image, interpolation='nearest', cmap="Greys")
for roi in multi_roi.rois.values():
    roi.display_roi()
    roi.display_mean(image)

plt.title('Multiple ROIs with mean values')
plt.show()

典型生态项目

1. OpenCV：用于图像处理和计算机视觉任务。
2. NumPy：用于科学计算和数组操作。
3. Matplotlib：用于绘图和可视化。

这些项目与 roipoly.py 结合使用，可以构建强大的图像处理和分析工具。