Создайте bigimage. Это примеры использует модифицированную версию изображения "tumor_091.tif" от набора данных CAMELYON16. Оригинальное изображение является учебным изображением лимфатического узла, содержащего ткань опухоли. Оригинальное изображение имеет восемь уровней разрешения, и самый прекрасный уровень имеет разрешение 53760 61440. Модифицированное изображение имеет только три крупных уровня разрешения. Пространственная ссылка модифицированного изображения была настроена, чтобы осуществить сопоставимое соотношение сторон и указать функции на каждом уровне.

bim = bigimage('tumor_091R.tif');

Отобразите размер блока по умолчанию bigimage на каждом уровне разрешения. Размер блока является вектором с 2 элементами формы [numrows, numcols].

t = table((1:3)',bim.BlockSize,'VariableNames',["Level" "Block Size"]);
disp(t)

    Level     Block Size 
    _____    ____________

      1      1024    1024
      2      1024    1024
      3      1024    1024

Отобразите bigimage при помощи bigimageshow функция.

bigimageshow(bim);

Создайте bigimageDatastore на уровне 1 разрешения. Задайте размер блока не по умолчанию. Установите datastore читать четыре блока за один раз.

bimds = bigimageDatastore(bim,2,'BlockSize',[512 512],'ReadSize',4)

bimds = 
  bigimageDatastore with properties:

              ReadSize: 4
            BorderSize: [0 0]
             PadMethod: 0
    InclusionThreshold: []
                 Masks: [0x0 bigimage]
                Images: [1x1 bigimage]
                Levels: 2
             BlockSize: [512 512]
          BlockOffsets: [512 512]
      IncompleteBlocks: 'same'
      BlockLocationSet: [1x1 blockLocationSet]

Считайте один пакет данных из datastore. Заметьте, что третий блок является частичным блоком ребра и имеет меньший размер, чем внутренние блоки. Отобразите возвращенные закрашенные фигуры изображений как монтаж. Монтаж отображает третий блок с более толстой границей, потому что ширина блока меньше, чем ширина полных блоков.

blocks = read(bimds)

blocks=4×1 cell array
    {512x512x3 uint8}
    {512x512x3 uint8}
    {512x316x3 uint8}
    {512x512x3 uint8}

montage(blocks,'Size',[1 bimds.ReadSize],'BorderSize',5,'BackgroundColor','k');

Считайте следующий пакет данных из datastore и отобразите возвращенные закрашенные фигуры изображений как монтаж. Монтаж отображает частичные блоки с более толстой границей, потому что размерности блоков меньше, чем размерности полного блока.

blocks = read(bimds)

blocks=4×1 cell array
    {512x512x3 uint8}
    {512x316x3 uint8}
    {226x512x3 uint8}
    {226x512x3 uint8}

montage(blocks,'Size',[1 bimds.ReadSize],'BorderSize',5,'BackgroundColor','k');

Считайте последний пакет данных из datastore. Операция чтения возвращает частичный пакет, который содержит единственную остающуюся закрашенную фигуру. Отобразите закрашенную фигуру.

blocks = read(bimds)

blocks = 1x1 cell array
    {226x316x3 uint8}

montage(blocks,'Size',[1 bimds.ReadSize],'BorderSize',5,'BackgroundColor','k');

Создайте bigimage. Это примеры использует модифицированную версию изображения "tumor_091.tif" от набора данных CAMELYON16. Оригинальное изображение является учебным изображением лимфатического узла, содержащего ткань опухоли. Оригинальное изображение имеет восемь уровней разрешения, и самый прекрасный уровень имеет разрешение 53760 61440. Модифицированное изображение имеет только три крупных уровня разрешения. Пространственная ссылка модифицированного изображения была настроена, чтобы осуществить сопоставимое соотношение сторон и указать функции на каждом уровне.

bim = bigimage('tumor_091R.tif');

Отобразите bigimage при помощи bigimageshow функция.

h = bigimageshow(bim);

Создайте маску на самом грубом уровне разрешения, сохранив исходную пространственную информацию о ссылке.

clevel = bim.CoarsestResolutionLevel;
imcoarse = getFullLevel(bim,clevel);
stainMask = ~imbinarize(rgb2gray(imcoarse));
bmask = bigimage(stainMask,'SpatialReferencing',bim.SpatialReferencing(clevel));

Создайте bigimageDatastore от данных изображения, которые читают четыре блока за один раз на самом прекрасном уровне разрешения. Задайте InclusionThreshold свойство как 0.75 так, чтобы datastore считал закрашенные фигуры, которые составляют по крайней мере 75% в ROI, заданном маской.

bimds = bigimageDatastore(bim,1,'BlockSize',[256 256],'ReadSize',4, ...
    'Masks',bmask,'InclusionThreshold',0.75);

К предварительному просмотру, какие закрашенные фигуры читаются datastore, отобразите маску по исходному bigimage использование того же размера блока и порога включения. Наложение подсвечивает в зеленом закрашенные фигуры, которые составляют по крайней мере 75% в ROI, заданном маской.

showmask(h,bmask,'BlockSize',[256 256],'InclusionThreshold',0.75)

Считайте первый пакет данных из datastore и отобразите возвращенные закрашенные фигуры изображений как монтаж. Содержимое этих закрашенных фигур совпадает с зелеными блоками наложения.

blocks = read(bimds);
montage(blocks,'Size',[1 bimds.ReadSize],'BorderSize',5,'BackgroundColor','k');