为什么python调用stardist识别细胞的结果这么差

Question

为什么python调用stardist识别细胞的结果这么差，imagej里的识别结果就是正常的，参数什么的也都调的一样的

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from stardist.models import StarDist2D
from stardist import random_label_cmap
from skimage import io
from skimage.color import gray2rgb
import cv2

lbl_cmap = random_label_cmap()

model = StarDist2D.from_pretrained('2D_versatile_fluo')

image = io.imread('MAX_Image-37.png')

re,th1=cv2.threshold(image ,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)


kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
erosion = cv2.erode(th1,None,iterations = 1)

labels, details = model.predict_instances(
    erosion,
    prob_thresh=0.3,
    nms_thresh=0.5
)

plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('Original Image')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(gray2rgb(image), cmap='gray')
plt.imshow(labels, cmap=lbl_cmap, alpha=0.5)
plt.title('Segmented Cells')
plt.show()

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

从您给出的描述和代码来看，您在Python中使用Stardist进行细胞识别时遇到了结果不理想的问题，而在ImageJ中的识别结果正常。可能的原因有很多，以下是一些建议和可能的原因：

1. 图像预处理: 在使用Stardist进行实例分割之前，对图像的预处理是非常重要的。从您的代码中可以看到，您使用了阈值处理和腐蚀操作。这些操作可能会改变图像的性质，导致Stardist识别结果不理想。确保您的预处理步骤是正确的并且适合于您的数据。
2. 模型选择: 您使用的模型是StarDist2D.from_pretrained('2D_versatile_fluo')。这个模型是为特定的数据集和任务预训练的。如果您的数据与预训练模型的数据分布差异很大，可能会导致识别效果不佳。您可以尝试使用其他预训练模型或自行训练一个模型。
3. 参数调整: 您设置的prob_thresh和nms_thresh参数可能不适合您的数据。尝试调整这些参数的值，看看是否可以改善结果。
4. 输入图像的质量: 输入图像的质量对识别结果有很大影响。确保您的输入图像清晰、无噪声，并且细胞与背景的对比度良好。
5. 对比ImageJ: ImageJ使用的算法可能与Stardist不同。可能ImageJ的算法在某些情况下更适合您的数据。您可以尝试了解ImageJ使用的具体算法，并尝试在Python中实现相同的算法，以进行比较。
6. 代码细节: 请确保您的代码中没有错误或遗漏，尤其是与图像处理和模型预测相关的部分。

为了改进结果，您可以尝试以下步骤：

1. 简化图像预处理步骤，或尝试不同的预处理步骤。
2. 尝试使用不同的预训练模型。
3. 调整prob_thresh和nms_thresh的值。
4. 检查输入图像的质量，并尝试使用不同的图像。
5. 如果可能的话，尝试在Python中实现与ImageJ相同的算法。

最后，建议您查看Stardist的官方文档和教程，了解更多关于如何使用该库的信息，并尝试使用其提供的建议和示例来改进您的结果。