眼底图分类（一）预处理 - 去除多余背景

最新推荐文章于 2025-03-05 07:24:52 发布

Yeah_22

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分类专栏： AI in healthcare眼底图识别文章标签：医疗人工智能预处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34739662/article/details/78796537

本文主要介绍眼底图数据预处理的步骤，包括将图片格式统一为正方形，并利用背景色度和中心色度自动定位及去除多余背景，以便于后续的分类任务。引用了StackOverflow上的裁剪技巧和PIL库的imageFilter功能。

这其实是一篇还米有很大技术含量的文章～～仅供自己参考用。

在我们的眼底图数据中，图片的格式并不统一很多都是长方形，眼睛的ct也不一定在图像中央或大小不对，不便于我们后续的分类，所以做预处理达到如下目的：

格式统一为[512,512] 或 [216,216]的正方形
根据每张图背景的色度+中心色度，自动定位眼球位置，去除多余背景

具体的实现用到了PIL库，在这个代码编写中我参考了以下链接：

stackflow之如何裁剪图片 https://stackoverflow.com/questions/1905421/crop-a-png-image-to-its-minimum-size
PIL的imageFilter功能 http://blog.youkuaiyun.com/guduruyu/article/details/71404941

当然，看PIL的官方文档是更好的，我就是懒了emmmm

然后最后的代码如下：

from __future__ import division,print_function
import os
import numpy as np
from PIL import Image, ImageFilter

def convert(fname, crop_size):
    img = Image.open(fname)
    debug = 1
    #blurred = img.filter(ImageFilter.BLUR) 这里学长用了blur后的，可能可以更均匀的识别背景？ 我没有很明白
    #ba = np.array(blurred)
    ba = np.array(img)
    h