将 np.unint8 转换为可以导入到 QuPath 的 GeoJSON 文件

Question

我正在尝试转换在一个程序中创建的组织“掩模”（基本上是组织载玻片上注释的组织区域），并且我想将它们导入到一个名为 QuPath 的程序中。

“掩模”文件本质上是存储为 np.unint8 数组的一系列形状，每个值都是一个像素，其中正值对应于组织的存在，0 对应于不存在的组织。举个例子，这个面具：

[[ 0, 0, 0, 0 ],

[ 0, 1, 1, 0 ],

[ 0, 1, 1, 0 ],

[ 0, 0, 0, 0 ]]

对应于 4x4 的正方形。

数组均位于更大的 H5 文件中以及相关元数据。

我想要将它们导入的程序（QuPath）仅接受 GeoJSON 格式的注释。是否有现有的方法可以将逐像素数组转换为 GeoJSON 格式，还是这必须是一种新颖的方法？

这是我必须从 H5 文件中提取数组的代码。

# open and load file
asset_directory = 'D:\pathai_masks'
file_name = os.path.join(asset_directory, "path5_mask.h5")
h5_file = h5py.File(file_name, 'r')
 
# access attributes like a regular dictionary 
# ex. access'wsi_masks'
wsi_masks = h5_file['wsi_masks']

# Load the JSON from the H5 file:
necrosis_dataset = h5_file["wsi_masks"]["predicted_region_mask_l1_5"]

# Encodes as a numpy.ndarray of uint8 
necrosis_numpy_array = necrosis_dataset[:, :]

这就是我必须将数组直接转换为 GeoJSON 文件的方法。

coordinates = []

for row in necrosis_numpy_array:
    coordinates.append(row.tolist())

geojson = {
    "type": "FeatureCollection",
    "features": [
        {
            "type": "Feature",
            "geometry": {
                "type": "Point",
                "coordinates": coordinates
            }
        }
    ]
}

json_data = json.dumps(geojson)

这就是 QuPath 接受的格式。

{
        "type": "Feature",
        "id": "PathDetectionObject",
        "geometry": {
            "type": "Polygon",
            "coordinates": [[[17738.72, 42238], [17737.94, 42240.13], [17738.39, 42242.34], [17737.21, 42244.28], [17737.19, 42246.54], [17739.74, 42250.23], [17743.86, 42248.63], [17743.7, 42246.37], [17745.05, 42242.08], [17748.38, 42239.13], [17747.76, 42238.25], [17738.72, 42238]]]
        },
        "properties": {
            "isLocked": false,
            "measurements": [],
            "classification": {
                "name": "Other",
                "colorRGB": -377282
            }
        }
    }

Answer 1

您可以使用 opencv 来查找带有

findContours

的多边形。 然后使用geojson导出。