python醫學病理圖片svs裝換
SVS檔案是什麼？
最開始拿到SVS檔案一臉懵逼的，這貨長這樣(在windows下可以用Aperio ImageScope這個開源軟體開啟)：
我現在接觸的這種圖片的大小一般在60M-1.5G之間，可以將圖片放大到20倍左右，上面的這張圖片來自於網站https://openslide.org/demo/，支援網頁線上檢視，有興趣小夥伴可以去這個網站看看。當圖片放大到最大解析度時，可以看到組織裡面的每一個細胞，可以說真的非常高清了。
SVS檔案如何轉存成通用格式（保持高解析度）？這裡以上面連結裡面的 CMU-1-JP2K-33005.svs 檔案為例，檔案大小為：132.6M
我首先想到了opencv，因為圖片處理這一塊opencv比較方便。但是令我想不到的是，opencv竟然讀取的時候就出錯了“ cv2.error: OpenCV(3.4.2) /io/opencv/modules/imgcodecs/src/loadsave.cpp:74: error: (-215:Assertion failed) pixels <= (1<<30) in function 'validateInputImageSize' ”，說明svs檔案大小超出範圍，於是我只能換其他方法。
然後我google了很多方法（注：以下很多網站都得FQ...）：
1. OpenSlide(openslide-python): https://openslide.org/
OpenSlide這是一個開源C庫，有python的介面，很好用。具體的openslide的使用，大家可以自行百度，這裡有一個不錯的連結：https://blog.csdn.net/weixin_41787032/article/details/79817926
不得不說，openslide對於病理圖片的切片處理還是很不錯的，但是要想把儲存整張高解析度圖片，我很驚訝地發現，圖片的大小以倍數增加（使用tiff格式儲存，大概擴大了十倍，但是如果以jpg格式的話，圖片確實會很小，但是是屬於有失真壓縮，這裡並沒有選擇。話說png也是個不錯的選擇），因為我取的是 level=0下的dimensions，這樣可以保持圖片的最大解析度，但是與此同時，如果圖片再大一點或者電腦的效能略低的話，電腦就有可能卡死，或者報MemoryError的錯誤，於是我放棄了繼續使用openslide。下面是我的程式碼，很簡單：
-
import openslide -
import numpy as np -
import scipy.misc -
test = openslide.open_slide('test.svs') -
img = np.array(test.read_region((0, 0), 0, test.dimensions)) -
scipy.misc.imsave('test.tif', img)
2. libvips(pyvips): http://jcupitt.github.io/libvips/API/current/Examples.md.html
libvips也是一個C庫，但是也有python介面，叫pyvips，使用方法請檢視官方文件：
這個方法有點無腦了，直接讀取然後儲存，一點兒都不拖泥帶水。但是問題是，儲存後的圖片大小變得特別大，但是不會出現儲存不了的情況，也就是不會出現記憶體錯誤之類的現象而導致儲存失敗。下面是我的程式碼：
-
import pyvips -
img = pyvips.Image.new_from_file('test.svs', access='sequential') -
img.write_to_file('test.tif')
3. reaConverter（windows軟體，支援命令列批量操作）
這是一款windos下的軟體，可以支援多種格式的圖片自動轉換，這是連結：https://www.reaconverter.com/convert/svs_to_tiff.html。問題是，轉換過後的圖片大小依然非常大，而且轉換時間很長，每一樣都是我所不能接受的。而且，軟體也是付費的，傷不起。。。（軟體長這個樣子）
其實，對於svs檔案的高解析度儲存，我現在也還是沒有太好的解決辦法。我現在所能儲存的結果都是，檔案變得特別大，這樣對於儲存以及後續的處理都非常麻煩，所以我們研究了一下，還是決定對svs檔案進行切片處理，然後進行識別等一系列操作，儲存這一環節就被省略掉了。如果大家有什麼好的建議不妨探討一下；
SVS檔案的顯示
這裡我就直接說方法了，也就是很牛掰的Deep Zoom。微軟有一個軟體叫做DeepZoomComposer，原理和這個一樣，可以實現將一張高清大圖分成好幾個解析度下的小圖，並且小圖是由一張張小的切片組成的，下面是這種圖片的效果（左邊是縮圖，右邊是最大解析度下眼睛部位的圖片）：
既然這麼牛掰的技術，python肯定也會有相應的api的。有很多庫都支援deep zoom，像：openslide，py_wsi，pyvips等等，不過這裡我還是要用pyvips，不為什麼，只是因為簡單無腦。。。下面是將svs檔案轉換成dzi檔案格式儲存：
-
import pyvips -
img = pyvips.Image.new_from_file('test.svs', access='sequential') -
img.dzsave('test')
執行以上程式碼後，會生成兩份檔案，分別是：test.dzi，test_files，前者是單個檔案，後者是一個資料夾，裡面儲存了svs檔案不同解析度下的切片，test.dzi裡面的檔案內容如下：
-
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> -
<Image xmlns="http://schemas.microsoft.com/deepzoom/2008" -
Format="jpeg" -
Overlap="1" -
TileSize="254" -
> -
<Size -
Height="32893" -
Width="46000" -
/> -
</Image>
要想將dzi檔案展示出來，有一個java庫叫做OpenSeaDragon（https://openseadragon.github.io/examples/tilesource-dzi/），將OpenSeaDragon下載下來並解壓放在任何一個你喜歡的本地資料夾中，重新命名為：openseadragon。此外還需要一個html檔案（源自：https://blog.csdn.net/qianqianyixiao1/article/details/50420398），這裡起名為test.html，內容如下：
-
<!DOCTYPE html> -
<html lang='en'> -
<head> -
<meta charset='UTF-8'> -
<title>OpenSeadragon_Demo0</title> -
<script src='../openseadragon.min.js'></script> -
</head> -
<body> -
<div id='openSeadragon1' style='width:1850px; height:960px;'></div> -
</body> -
<script type='text/javascript'> -
OpenSeadragon({ -
id: 'openSeadragon1', -
prefixUrl: '../images/', -
tileSources: { -
Image: { -
xmlns: 'http://schemas.microsoft.com/deepzoom/2008', -
Url: './test_files/', -
Overlap: '1', -
TileSize: '254', -
Format: 'jpeg', -
Size: { -
Height: '32893', -
Width: '46000' -
} -
} -
} -
}); -
</script> -
</html>
記得將裡面的資料替換成dzi檔案裡面的資料，然後就可以將test.dzi檔案刪除了。然後將test.html和test_files資料夾置於同一目錄（這裡我的目錄起名為：zoomFiles）下，然後放入到openseadragon資料夾中（下圖所示），然後你就可以點選test.html檔案，在網頁裡就能得到顯示對應的結果了（如下圖所示，最後一張為檔案存放規則）。