Расчет покрытия поверхности двоичного изображения дает противоречивые результаты, несмотря на правильный визуальный вид ⇐ Python

[Anonymous]

Я работаю с бинарным изображением, созданным на основе изображения, полученного при микроскопии, и пытаюсь рассчитать покрытие поверхности стопкообразными структурами (ячейками). Изображение визуально показывает эти структуры правильно, но количество пикселей для расчета покрытия поверхности не соответствует тому, что я вижу.
Вот описание моей проблемы:

• Изображение является двоичным (0 и 1), где одно значение представляет собой области стека (ячейки), а другое — фон.
  < /li>
  Когда я просматриваю бинарное изображение, ячейки отображаются правильно сегментированными. Однако когда я рассчитываю покрытие поверхности путем подсчета соответствующих пикселей (0 или 1), результат всегда оказывается ниже ожидаемого.

Что я пробовал:

• Я проверил двоичное изображение, проверив уникальные значения и применив анализ гистограммы. На гистограмме изображения видны два пика, близкие к 0 и 255, что говорит о том, что изображение действительно двоичное.
• Я пробовал использовать адаптивный порог, глобальный порог и заполнение дыр, но эти методы дали результат. либо неправильно подсчитано количество пикселей, либо не удалось повысить точность покрытия.
• Непосредственный подсчет пикселей с интенсивностью, представляющей стеки (например, 0 или 255), дает процент ниже ожидаемого.
  li>

Вопрос: Почему двоичное изображение с визуально правильной сегментацией может давать неточное покрытие поверхности при подсчете пикселей и как я могу обеспечить соответствие количества пикселей визуальному виду?
Вот фрагмент кода, который я использую для расчета покрытия поверхности:

Код: Выделить всё

def calculate_surface_coverage(binary_image, stack_value=0): 

Код: Выделить всё

   stack_pixel_count = np.sum(binary_image == stack_value)

Код: Выделить всё

   total_pixels = binary_image.size

Код: Выделить всё

   surface_coverage = (stack_pixel_count / total_pixels) * 100

Код: Выделить всё

   return surface_coverage

Код: Выделить всё

surface_coverage = calculate_surface_coverage(binary_image, stack_value=0) 

Код: Выделить всё

print(f"Surface Coverage: {surface_coverage:.2f}%") 

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... despite-co