[发明专利]计数方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及一种计数方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：对待处理图像进行图像处理，得到所述待处理图像对应的掩码图像；根据所述掩码图像对所述待处理图像进行计数处理，得到所述待处理图像中目标对象的数量。本公开实施例可实现提高目标对象的计数效率。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种计数方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

在免疫组化染色片中，T淋巴细胞的个数是癌症活跃程度的一个指标，故需要统计T淋巴细胞的数量，但通过人眼计数耗时久，计数效率低。

发明内容

本公开提出了一种用于对目标对象进行计数的技术方案。

根据本公开的一方面，提供了一种计数方法，包括：

对待处理图像进行图像处理，得到所述待处理图像对应的掩码图像；

根据所述掩码图像对所述待处理图像进行计数处理，得到所述待处理图像中目标对象的数量。

这样一来，可以提高目标对象的计数效率。

在一种可能的实现方式中，所述对待处理图像进行图像处理，得到所述待处理图像对应的掩码图像，包括：

对所述待处理图像进行颜色反卷积处理，得到所述待处理图像对应的掩码图像。

这样一来，可以通过颜色反卷积算法得到待处理图像对应的掩码图像，根据掩码图像标识待处理图像中目标对象所处的位置，进而对目标对象进行技术，可以提高计数的效率，且提高计数精度。

在一种可能的实现方式中，所述对待处理图像进行图像处理包括：通过第一神经网络实现所述对待处理图像进行图像处理，所述方法还包括：通过预设的训练集训练所述第一神经网络，所述训练集中包括多个样本图像，

所述通过预设的训练集训练所述第一神经网络，包括：

对所述样本图像进行颜色反卷积处理，得到所述样本图像对应的初步掩码图像；

通过所述第一神经网络对所述样本图像进行图像处理，得到所述样本图像对应的掩码图像；

根据所述样本图像对应的掩码图像及所述样本图像对应的初步掩码图像，训练所述第一神经网络。

这样一来，训练得到第一神经网络，进而可以通过第一神经网络对待处理图像进行处理，可以得到更为平滑的掩码图像，可以进一步的提高计数精度。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述掩码图像对所述待处理图像进行计数处理包括：将所述掩码图像输入至第二神经网络，对所述待处理图像进行计数处理；

所述方法还包括：通过预设的训练集训练所述第二神经网络；

所述通过预设的训练集训练所述第二神经网络，包括：

将所述样本图像及所述样本图像对应的掩码图像输入所述第二神经网络，得到所述样本图像中目标对象的数量；

确定所述样本图像中目标对象的预标记数量；

根据所述样本图像中目标对象的数量及所述样本图像中目标对象的预标记数量，确定所述第二神经网络的识别损失；

根据所述识别损失训练所述第二神经网络。

这样一来，训练得到第二神经网络，进而可以通过第二神经网络对待处理图像进行处理，可以进提高计数精度。

在一种可能的实现方式中，所述确定所述样本图像目标对象的预标记数量，包括：

确定所述样本图像对应的掩码图像中目标对象对应像素的总面积；