一、vahadane方法

这个是比较推荐的方法，源码文末有。这个方法是用非负矩阵分解得到两个染料矩阵，然后将reference和source的进行配准，然后再合成新的图像。这个方法比较稳定，得到的图像颜色比较真实。实际的标化速度也可以接受。

二、使用步骤

1.引用已经封装好的函数

代码如下（示例）：

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from macenko import MacenkoNormalizer
from vahadane import VahadaneNormalizer

2.方法的接口函数

在这里我们主要使用vahadane方法，其他方法大家可以自行尝试。
代码如下（示例）：

def standard_transfrom(standard_img,method = 'M'):if method == 'V':stain_method = VahadaneNormalizer()stain_method.fit(standard_img)else:stain_method = MacenkoNormalizer()stain_method.fit(standard_img)return stain_method

这里根据自己结果比较和其他博主推荐，综合来看比较推荐V方法。

3.数据输入

def read_image(path):img = cv2.imread(path)img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # opencv default color space is BGR, change it to RGBp = np.percentile(img, 90)img = np.clip(img * 255.0 / p, 0, 255).astype(np.uint8)return img

这个大家可以自己写一下，我是为了方便，因为输入的染色模板图像是np类型的，所以我就写了一个这种返回的img就是np类型的，仅供参考。

4.函数功能实现

    path='sttd_path'sttd=read_image(path)# plt.imshow(sttd)# plt.show()pathstain_method = standard_transfrom(sttd, method='M')img=cv2.imread('input_path')img2 = stain_method.transform(img)

sttd就是你想设定的染色模板图像。

5.结果

总结

提示：本文章参考于此处。
完整代码已上传网盘，下载即用：
链接：网盘
提取码：16ew

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