public static bool IsTissue(Bitmap image)
{
const double GRENZ_ENTROPIE = 0.5;
var bitmapProcessor = new BitmapProcessor(image);//liefert schnelleren Zugriff auf die Pixel-Werte, alternativ auch SharpAccessory.Imaging.Processors.GrayscaleProcessor
int[] greyArray = new int[256];
for (var y = 0; y < bitmapProcessor.Height; y++)
{
for (var x = 0; x < bitmapProcessor.Width; x++)
{
var r = bitmapProcessor.GetRed(x, y);
var g = bitmapProcessor.GetGreen(x, y);
var b = bitmapProcessor.GetBlue(x, y);
var grauwert = (int)(r + g + b) / 3;
greyArray[grauwert]++;
}
}
bitmapProcessor.Dispose();
//Calculate Shannon Entropie
return(calcEntropie(greyArray) > GRENZ_ENTROPIE);
}
private static void Main(string[] args)
{
const double GRENZ_ENTROPIE = 0.1;
foreach (var slideName in Util.GetSlideFilenames(new string[] { args[0] }))
{
using (var slideCache = new SlideCache(slideName)){
// scale=1 -> baselayer , sollte so klein wie möglich sein um die Rechenzeit zu minimieren
// targetSize Größe der zu prozessierenden Bilder, hängt von der hardware ab und bestimmt die Auflösung der Heatmap, für niedrige scale-Werte sollte auch die Größe reduziert werden
// Auflösung: Breite=tissueSlidePartitioner.Columns Höhe=tissueSlidePartitioner.Rows
// var: implizit typisiert, tatsächlich stark typisiert da der Compiler den Typ kennt; RMT->Goto To Definition
// Empfehlung: http://shop.oreilly.com/product/0636920040323.do die 5.0 gibt es auch als pdf im Internet
var tissueSlidePartitioner = new SlidePartitioner <bool>(slideCache.Slide, 0.2f, new Size(500, 500)); //Nicht unbedingt auf dem Baselayerr arbeiten zB. 1f --> 0.1
using (var overViewImage = slideCache.Slide.GetImagePart(0, 0, slideCache.Slide.Size.Width, slideCache.Slide.Size.Height, tissueSlidePartitioner.Columns, tissueSlidePartitioner.Rows)){
//TODO falls die Gewebeerkennung auf dem Übersichtsbild stattfinden soll, dann hier
slideCache.SetImage("overview", overViewImage); //speichert unter C:\ProgramData\processingRepository\[slideCache.SlideName]\...
}
//Multithreading
Parallel.ForEach(tissueSlidePartitioner.Values, (tile) =>
{
using (var tileImage = slideCache.Slide.GetImagePart(tile))
{
var containsTissue = false;
double entropie = 0.0;
#region hier sollte containsTissue richtig bestimmt werden
var bitmapProcessor = new BitmapProcessor(tileImage);//liefert schnelleren Zugriff auf die Pixel-Werte, alternativ auch SharpAccessory.Imaging.Processors.GrayscaleProcessor
int[] greyArray = new int[256];
for (var y = 0; y < bitmapProcessor.Height; y++)
{
for (var x = 0; x < bitmapProcessor.Width; x++)
{
var r = bitmapProcessor.GetRed(x, y);
var g = bitmapProcessor.GetGreen(x, y);
var b = bitmapProcessor.GetBlue(x, y);
var grauwert = (int)(r + g + b) / 3;
greyArray[grauwert]++;
}
}
bitmapProcessor.Dispose();
//Calculate Shannon Entropie
entropie = calcEntropie(greyArray);
//Contains Tissue ermitteln
if (0 == tile.Index.Y)
{
containsTissue = false;//oberste Reihe sollte kein Gewebe enthalten
}
else
{
//if (slideCache.Slide.GetAnnotationsInArea(tile.SourceArea).Any()) containsTissue = true;//Kacheln mit Annotationen enthalten Gewebe
if (entropie > GRENZ_ENTROPIE)
{
containsTissue = true;
}
}
#endregion
//Wert zur Kachel speichern
tile.Data = containsTissue;
//Only for Debug
var saveImage = false;
if (saveImage)
{
string path = args[1] + @"\" + slideCache.SlideName + @"\";
if (containsTissue)
{
path += @"isTissue\";
}
else
{
path += @"noTissue\";
}
if (!Directory.Exists(path))
{
Directory.CreateDirectory(path);
}
tileImage.Save(path + tile.Index.X + "-" + tile.Index.Y + ".png");
//var tileCache = slideCache.GetTileCache(tile.Index);
//tileCache.SetImage("rgb",tileImage);//speichert unter C:\ProgramData\processingRepository\[slideCache.SlideName]\[Index]\... ansonsten tileImage.Save("[uri].png")
}
Console.WriteLine(slideCache.SlideName + "-" + tile.Index + " done - containsTissue: " + containsTissue.ToString() + " - entropie: " + entropie.ToString());
}
});
//true wird zu grün, false zu rot; syntax ist lambda (=>) mit einem conditional operator (?)
Func <bool, Color> f = b =>
{
if (b)
{
return(Color.Red);
}
else
{
return(Color.Green);
}
};
using (var heatMap = tissueSlidePartitioner.GenerateHeatMap(f))
{
slideCache.SetImage("tissueHeatMap", heatMap);
}
}
}
}