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。

（2）APP

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：

os：Python标准库，无需额外安装。

numpy：用于数值计算和数组操作。

xml.etree.ElementTree：Python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

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