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机器学习100步不够分配了#xff0c;所以开个新专栏#xff0c;就叫做《Code interpreter生成无聊的APP》#xff0c;旨在探索GPT-4官方插件Code interpreter的使用心路历程。
主要灵感来源#xff1a;听户主说#xff0c;她们在做病理组学图像标注和分割的…一、写在前面
机器学习100步不够分配了所以开个新专栏就叫做《Code interpreter生成无聊的APP》旨在探索GPT-4官方插件Code interpreter的使用心路历程。
主要灵感来源听户主说她们在做病理组学图像标注和分割的时候还得手动对标注区域进行提取和分割费时费力废眼睛严重不符合AI时代躺平摸鱼的生产方式。因此我想能不能用Code interpreter帮我弄一个APP一键搞定
所以干脆开一个专栏记录我干这种无聊事情的前因后果。 二、任务和APP
1任务
先说说要干啥有一张使用超高清扫描出来的病理图片也就821M。
这种图片PS也打不开。双击打开电脑也要卡死。 只能在一个叫做“ImageScope x64”的软件打开和标注。那么任务就是需要在这图片上圈出病变区域比如病变区域1以及病变区域2 这个软件就会生成图层一和图层二其中图层一包含2个区域红色多边形图层二包含2个区域黑色多边形。该软件会保存为下面两个软件 TIFF就是原始图片后面这个叫做XML注释文件保存着我们所做的注释信息。
最终要做的也简单把以上四张图切割出来用于后续建模啥的。
手工操作的后果苦不堪言吧。 2APP
因此弄了一个丑萌丑萌的APP 操作也简单粗暴分别填入TIF文件、XML文件和选择结果输出的文件夹点击提取。
这个过程耗时取决于你的CPU和内存比如我的内存只有16g花了18分钟结果如下 哈哈不要在意命名是反的。
重要的是分割出来了而且每一个图片也是几百M的大小。 三、制作花絮
全程基于Code interpreter开发晒出咒语和对线过程 四、APP安装和运行
1安装依赖库
上述脚本使用了以下Python库
osPython标准库无需额外安装。
numpy用于数值计算和数组操作。
xml.etree.ElementTreePython标准库用于XML解析无需额外安装。
PIL从 Pillow 包导入用于图像操作。
skimage.draw来自 scikit-image 包用于绘制多边形。
所以需要安装的依赖库有
numpy
Pillow
scikit-image
其中numpy在安装Anaconda环境的时候自动配有的因此难点在于Pillow和scikit-image介绍下手动安装
a下载依赖安装包
Pillow的下载地址Pillow · PyPI
比如我的是Python3.8系统是Win10 64位就选择
Pillow-10.0.0-cp38-cp38-win_amd64.whl (2.5 MB view hashes)
同样
scikit-image的下载地址scikit-image · PyPI
Python3.8系统是Win10 64位就选择
scikit_image-0.21.0-cp38-cp38-win_amd64.whl (22.7 MB view hashes)
上述两个文件记得存在哪里啊要移动的。 b安装
打开Anaconda Powershell Prompt弹出黑框 切换环境比如我的是tf2.6
conda activate tf2.6 看到目前的工作路径了没
C:\Users\Administrator
把之前下载的
Pillow-10.0.0-cp38-cp38-win_amd64.whl 以及
scikit_image-0.21.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
复制到C:\Users\Administrator中。
输入代码安装
pip install Pillow-10.0.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install scikit_image-0.21.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
回车一般都能安装成功。要是翻车了自行百度哈。 2运行脚本
把脚本丢到C:\Users\Administrator中 打开Anaconda Powershell Prompt弹出黑框切换到tf2.6环境输入
Python JET-TIF-EXTRACT-2.py
回车弹出APP界面。 五、码源
见微信公众号
