Как я могу получить информацию из круговой ROI, используя dm-скрипт?

Question

После создания кругового ROI на изображении, как я могу получить информацию (среднее, стандартное отклонение, отклонение) от области изображения с помощью скрипта?

Могу ли я связать положение в ROI ciruclar с оригинальным изображением?

Answer 1

Эта задача, к сожалению, не так проста и проста, как хотелось бы.

Хотя сценарии поддерживают удобный ярлык для ограничения операций изображения с прямоугольными ROI (с использованием нотации img[]), нет ничего подобного для нерегулярных ROI.

В таком случае необходимо вручную создать двоичную маску ROI и выполнить требуемые операции вручную. Пример сценария внизу этого сообщения показывает, как можно вычислить среднее значение нерегулярного ROI.

• CreateImageWithROI() Создает тестовое изображение с двумя областями на нем
• GetFirstIrregularROIOfImage() просто возвращает первый найденный, нерегулярный ROI изображений
• GetROIMean() является фактическим примером

Команда ROIAddToMask() используется для создания маски. Обратите внимание, что существует также аналогичная команда, которая будет выполнять действия с всех трансформирования на графическом дисплее сразу: ImageDisplayAccumulateROIsToMask()

До сих пор, так хорошо.

Однако, оказывается, что вновь введенные Круговые трансформировании еще не поддерживают маски создания команды правильно (Испытано с GMS 3.1).

Вместо этого, они всегда используют ограничивающий прямоугольник ROI:

, поэтому необходимо пройти еще один шаг назад и прочитать координаты ROI, чтобы создать маску из него вручную. Получите ограничительную рамку ROI и создайте маску с помощью выражения icol и irow для эллипса.В приведенном ниже пример:

• GetFirstOvalROIOfImage() просто возвращает первую найденную, овальную ROI изображений
• MyAddOvalROIToMask() является ручным созданием маски для овальной трансформировании

---

Примера код:

image CreateImageWithROI() 
{ 
    // Create and show image 
    number sx = 256, sy = 256 
    image img := RealImage("Image", 4, sx, sy) 
    img = sin(0.1 * iradius) * cos(7 * itheta) 
    img.ShowImage() 

    // Create an irregular, closed ROI 
    ROI myIrRoi = NewROI() 
    myIrRoi.ROIAddVertex(0.3 * sx, 0.1 * sy) 
    myIrRoi.ROIAddVertex(0.7 * sx, 0.2 * sy) 
    myIrRoi.ROIAddVertex(0.5 * sx, 0.6 * sy) 
    myIrRoi.ROIAddVertex(0.1 * sx, 0.8 * sy) 
    myIrRoi.ROISetIsClosed(1) 
    myIRRoi.ROISetVolatile(0) 

    // Create an oval ROI 
    ROI myOvalROI = NewROI() 
    myOvalROI.ROISetOval(0.7 * sy, 0.7 * sx, 0.9 * sy, 0.8 * sx) 
    myOvalROI.ROISetVolatile(0) 

    // AddROIs 
    imageDisplay disp = img.ImageGetImageDisplay(0) 
    disp.ImageDisplayAddROI(myIRRoi) 
    disp.ImageDisplayAddROI(myOvalROI) 

    return img 
} 

ROI GetFirstIrregularROIOfImage(image img) 
{ 
    if (img.ImageIsValid()) 
    { 
     if (0 != img.ImageCountImageDisplays()) 
     { 
      imageDisplay disp = img.ImageGetImageDisplay(0) 
      number nRois = disp.ImageDisplayCountROIs() 
      for (number i = 0; i < nRois; i++) 
      { 
       ROI testROI = disp.ImageDisplayGetRoi(i) 
       number isIrregularClosed = 1 
       isIrregularClosed *= testROI.ROIIsClosed(); 
       isIrregularClosed *= !testROI.ROIIsOval(); 
       isIrregularClosed *= !testROI.ROIIsRectangle(); 
       isIrregularClosed *= (2 < testROI.ROICountVertices()); 
       if (isIrregularClosed) 
        return testROI 
      } 
     } 
    } 
    Throw("No irregular ROI found") 
} 

ROI GetFirstOvalROIOfImage(image img) 
{ 
    if (img.ImageIsValid()) 
    { 
     if (0 != img.ImageCountImageDisplays()) 
     { 
      imageDisplay disp = img.ImageGetImageDisplay(0) 
      number nRois = disp.ImageDisplayCountROIs() 
      for (number i = 0; i < nRois; i++) 
      { 
       ROI testROI = disp.ImageDisplayGetRoi(i) 
       if (testROI.ROIIsOval()) 
        return testROI 
      } 
     } 
    } 
    Throw("No oval ROI found") 
} 

void MyAddOvalROIToMask(image img, ROI ovalROI) 
{ 
    number top, left, bottom, right 
    ovalROI.ROIGetOval(top, left, bottom, right) 
    number sx = (right - left) 
    number sy = (bottom - top) 
    number cx = sx/2 // Used as both center x coordiante and x radius! 
    number cy = sy/2 // Used as both center y coordiante and y radius! 

    // Create mask of just the rect area 
    image maskCut := RealImage("", 4, sx, sy) 
    maskCut = (((cx-icol)/cx)**2 + ((cy-irow)/cy)**2 <= 1) ? 1 : 0 

    // Apply mask to image 
    img[top, left, bottom, right] = maskCut 
} 

number GetROIMean(image img, ROI theRoi) 
{ 
    if (!img.ImageIsValid()) Throw("Invalid image in GetROIMean()") 
    if (!theRoi.ROIIsValid()) Throw("Invalid roi in GetROIMean()") 

    // Create a binary mask of "img" size using the ROI's coordinates 
    image mask = img * 0; // image of same size as "img" with 0 values 
    number sx, sy 
    img.GetSize(sx, sy) 

    // Oval ROIs are not supported by the command correctly 
    // Hence check and compute mask manually.. 
    if (theROI.ROIIsOval()) 
     MyAddOvalROIToMask(mask, theROI) 
    else 
     theROI.ROIAddToMask(mask, 0, 0, sx, sy) 

    if (TwoButtonDialog("Show mask?", "Yes", "No")) 
     mask.ShowImage() 

    // Do meanValue as sums of masked points 
    number maskedPoints = sum(mask) 
    number maskedSum 
    if (0 < maskedPoints) 
     maskedSum = sum(mask * img)/maskedPoints 
    else 
     maskedSum = sum(img) 

    return maskedSum 
} 

Result("\n Testing irregular and oval ROIs on image.\n") 
image testImg := CreateImageWithROI() 
ROI testROIir = GetFirstIrregularROIOfImage(testImg) 
number ROIirMean = GetROIMean(testImg, testROIir) 
Result("\n Mean value (irregular ROI): "+ ROIirMean) 

ROI testROIoval = GetFirstOvalROIOfImage(testImg) 
number ROIovalMean = GetROIMean(testImg, testROIoval) 
Result("\n Mean value (oval ROI)  : "+ ROIovalMean)