Chương trình này sử dụng một số phương pháp và thuật toán trong xử lý ảnh để phát hiện các vấn đề về răng trong ảnh X-quang. Dưới đây là những phương pháp chính được sử dụng:
1. Thuật Toán Gaussian Blur
-
Mô tả: Đây là một kỹ thuật làm mờ ảnh sử dụng bộ lọc Gaussian. Nó giúp giảm nhiễu và làm mềm ảnh trước khi thực hiện các bước xử lý tiếp theo.
-
Công dụng: Giảm độ nhiễu trong ảnh X-quang, giúp cải thiện độ chính xác của việc phát hiện cạnh.
2. Phát Hiện Cạnh (Canny Edge Detection)
-
Mô tả: Thuật toán Canny là một trong những thuật toán phổ biến nhất để phát hiện các cạnh trong ảnh. Nó bao gồm nhiều bước như làm mờ ảnh, phát hiện gradient, áp dụng ngưỡng và theo dõi các cạnh.
-
Công dụng: Giúp xác định các đường viền rõ ràng trong ảnh X-quang, từ đó phát hiện ra các khu vực có vấn đề.
3. Tìm Đường Viền (Contour Detection)
-
Mô tả: Sử dụng hàm
cv2.findContours để tìm các đường viền trong ảnh đã được xử lý.
-
Công dụng: Xác định các khu vực có hình dạng bất thường trong ảnh, từ đó khoanh vùng các răng có vấn đề.
4. Khoanh Vùng (Bounding Rectangle)
-
Mô tả: Sử dụng hàm
cv2.boundingRect để xác định hình chữ nhật bao quanh các đường viền đã phát hiện.
-
Công dụng: Hiển thị các khu vực có vấn đề bằng cách vẽ hình chữ nhật bao quanh chúng.
XEM THÊM ==> Hướng dẫn cài đặt chi tiết
Nguồn: Sharecode.vn
Cài đặt visual studio code
cài đặt Python
cài đặt sqlite brower để xem csdl
Cài đặt các thư viện hỗ trợ chạy code python chương trình :
-
import sys
-
import cv2
-
import numpy as np
-
import sqlite3
-
from PyQt5.QtWidgets import (
-
QApplication, QWidget, QLabel, QPushButton, QGridLayout,
-
QLineEdit, QMessageBox, QFileDialog
-
)
-
from PyQt5.QtGui import QPixmap
-
from PIL import Image