快速图像分割无需学习。
florin的Python项目详细描述
FRIN：神经回路的灵活学习自由重构< < /H1>
florin是一个在本地或本地执行计算机视觉管道的框架。 规模。
为什么是弗洛林？
- 从头开始设计用于大规模图像处理（思考图像 使用10^4、10^5、10^6+像素）。
- 提供自定义的n维邻域阈值方法，该方法具有 在分割神经网络方面，已被证明优于其他阈值方法。 微软数据。
- 开箱即用的串行、并行和分布式处理。
- 利用来自科学python的cpu（numpy）矢量化操作和方法 图书馆。
- 启用管道重用。创建一个图像处理管道，序列化它， 把它移到另一台运行florin的机器上。
目标受众
Florin最初是作为一条管道设计的，用于分段和重建 大量的神经显微镜数据，让神经科学家能够快速处理 无需使用任何机器学习的大量数据。 但后来也被应用于虹膜生物测定。在ITS中 目前的形式，Florin适用于任何计算机视觉应用 试图在多个地点进行缩放或复制。
安装
Florin与Python2.7和Python3.4+兼容。要安装florin，请运行
# pip
pip install florin
# Anaconda
conda install -c jeffkinnison florin
文档
florin管道的完整文档可以在https://readthedocs.io/florin
入门
使用多处理的microct x射线数据的简单分割管道 对于操作子集，如下所示：
importflorinimportflorin.classifyimportflorin.conncompasconncompimportflorin.morphologyasmorphologyimportflorin.thresholdingasthresholdingpipeline=florin.Serial(# Load in the data to processflorin.load('/path/to/my/volume'),# Subdivide the data into sub-arraysflorin.tile(shape=(10,64,64),stride=(5,32,32)),# Segment multiple tiles independently in parallel.florin.Multiprocess(# Threshold with NDNTthresholding.ndnt(shape=(10,64,64),threshold=0.3),# Clean up the binarized imagemorphology.binary_opening()),# Find connected components ad get their propertiesconncomp.label(),morphology.binary_fill_holes(min_size=50),conncomp.regionprops(),# Classify the connected components concurrently.florin.Multithread(# Bin connected components based on their propertiesflorin.classify(# If 100 <= obj.area <= 500 and 25 <= obj.width <= 55 and# 25 <= obj <= 55 and 5 <= obj.depth <= 10, consider the connected# component a cell. Otherwise, consider it vasculature.florin.bounds_classifier('cells',area=(100,500),width=(25,55),height=(25,55),depth=(5,10)),florin.bounds_classifier('vasculature'))),# Save the output with class labelsflorin.save('segmented.tiff'))out=pipeline()
维护人员
贡献
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问题
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许可证
引用florin
弗洛林原纸
@article{shahbazi2018flexible,
title={Flexible Learning-Free Segmentation and Reconstruction of Neural Volumes},
author={Shahbazi, Ali and Kinnison, Jeffery and Vescovi, Rafael and Du, Ming and Hill, Robert and J{\"o}sch, Maximilian and Takeno, Marc and Zeng, Hongkui and Da Costa, Nuno Ma{\c{c}}arico and Grutzendler, Jaime and Kasthuri, Narayanan and Scheirer, Walter},
journal={Scientific reports},
volume={8},
number={1},
pages={14247},
year={2018},
publisher={Nature Publishing Group}
}
特别感谢
许多人为弗罗林的发展做出了贡献，值得大声疾呼：
原始概念
- [Elia Shahbazi](https://github.com/elia-shahbazi)
- [Jeff Kinnison](https://github.com/jeffkinnison)
- [Walter Scheirer](https://www.wjscheirer.com/)
早期开发（α前）
- [Antonio Minondo](https://github.com/aminondo)
- [Cami Carballo](https://github.com/camicarballo)
- [Kevin Choy](https://github.com/kevinchoy)
- [Tom Marshall](https://github.com/ThomasWMarshall)
欢迎加入QQ群-->： 979659372
