通过旋转和裁剪来对齐 X 射线图像

我有一个 X 射线图片数据库，我想对其进行图像分类 - 我想要：

1. 识别（不完美）矩形块的旋转
2. 旋转图像，使其处于垂直方向（肖像）形式）
3. 通过裁剪剩余的黑色空间来删除​​，以便仅保留骨头的实际照片

我不完全确定如何最好地解决这个问题，这似乎是有人已经解决的问题。 我尝试了几件事，但似乎没有一个完全有效 - 因为有些图片被旋转，有些没有，有些有清晰的白色轮廓，而另一些则没有，所以结果非常不一致。

示例图像附在下面：

示例1 示例2 更多示例

想对 X 射线图像进行预处理以进行图像分类，这是一项常见且重要的任务。 识别旋转、校正对齐方式和裁剪图像对于提高模型的准确性至关重要，尤其是在存在变化的情况下。 以下是解决问题的分步方法以及要考虑的代码示例：

1. 导入必要的库

import cv2
import numpy as np
from scipy.ndimage import rotate

2. 加载图像并预处理

def load_and_preprocess(image_path):
    """加载图像并应用基本预处理。"""
    img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    img = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
    return img

• 转换为灰度： X 射线图像通常是灰度图像，因此加载图像时使用 cv2.IMREAD_GRAYSCALE 。
• 降噪： 高斯模糊等技术有助于减少噪声并改善后续处理步骤的结果。

3. 检测旋转并旋转图像

def rotate_image(img):
    """检测图像中骨骼结构的主要旋转并旋转图像。"""
    # 应用边缘检测（例如，Canny）
    edges = cv2.Canny(img, 50, 150)

    # 使用霍夫变换检测线
    lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)

    # 如果检测到线
    if lines is not None:
        # 计算所有检测到的线的平均角度
        angles = []
        for line in lines:
            rho, theta = line[0]
            angles.append(np.degrees(theta))
        average_angle = np.mean(angles)

        # 旋转图像以校正旋转
        img = rotate(img, average_angle, reshape=False) 

    return img

• 边缘检测： cv2.Canny 等算法突出显示了图像中的边缘，这对于识别骨骼结构的边界很有帮助。
• 霍夫变换： 霍夫变换是一种强大的技术，即使线段不连续，也可以检测图像中的线。
• 计算旋转角： 通过分析检测到的线的角度，可以估计图像的旋转。
• 图像旋转： scipy.ndimage.rotate 函数允许旋转图像以校正对齐方式。

4. 裁剪图像

def crop_image(img):
    """裁剪图像以去除多余的黑色空间。"""
    # 查找非黑色像素的坐标
    rows, cols = np.where(img != 0)

    # 处理没有找到非黑色像素的情况（例如，完全黑色的图像）
    if len(rows) == 0 or len(cols) == 0:
        return img 

    # 使用这些坐标找到最小和最大行和列
    min_row, max_row = min(rows), max(rows)
    min_col, max_col = min(cols), max(cols)

    # 裁剪图像
    cropped_img = img[min_row:max_row+1, min_col:max_col+1]
    return cropped_img

• 查找非黑色像素： 通过查找像素值不为 0 的像素，我们可以识别图像中骨骼结构占据的区域。
• 确定裁剪边界： 非黑色像素的最小和最大行和列值定义了裁剪区域的边界。
• 裁剪图像： 使用这些边界从原始图像中提取相关区域。

5. 将其全部放在一起

def preprocess_xray(image_path):
    """加载、预处理、旋转和裁剪 X 射线图像。"""
    img = load_and_preprocess(image_path)
    img = rotate_image(img)
    img = crop_image(img)
    return img

6. 在的图像上测试

processed_img = preprocess_xray('your_image_path.jpg')
cv2.imwrite('processed_image.jpg', processed_img)

此流水线提供了对齐和裁剪 X 射线图像的稳健起点。 但是，可能需要根据的特定数据集和可能遇到的挑战对此流水线进行微调。 例如：

• 图像质量： 对于低对比度或噪声很大的图像，可能需要更强大的预处理技术来增强骨骼结构的可视性。
• 旋转检测： 如果骨骼结构非常复杂或霍夫变换无法提供准确的旋转估计，可能需要探索其他算法或使用霍夫变换参数。
• 裁剪： 可能需要微调裁剪算法以考虑特定于的数据的因素，例如所需的边距或识别骨骼结构和要移除的背景之间的最佳阈值。

请记住，这只是一个起点，并且在处理图像时可能需要进行一些迭代和实验，以获得最佳结果。