Spaces:
Paused
Paused
| import cv2 | |
| import numpy as np | |
| import torch | |
| from torchvision import transforms | |
| def apply_clahe(img_array): | |
| """ | |
| Áp dụng Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE). | |
| Giúp tăng cường độ tương phản cục bộ cho ảnh X-ray. | |
| """ | |
| # Nếu ảnh đang ở dạng float [0, 1], chuyển về uint8 [0, 255] | |
| if img_array.max() <= 1.0: | |
| img_array = (img_array * 255).astype(np.uint8) | |
| clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)) | |
| # Xử lý cho ảnh xám (Grayscale) | |
| if len(img_array.shape) == 2: | |
| img_clahe = clahe.apply(img_array) | |
| # Xử lý cho ảnh màu (RGB) - Chuyển sang LAB để giữ màu sắc | |
| else: | |
| lab = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_RGB2LAB) | |
| l, a, b = cv2.split(lab) | |
| l_clahe = clahe.apply(l) | |
| img_clahe = cv2.merge((l_clahe, a, b)) | |
| img_clahe = cv2.cvtColor(img_clahe, cv2.COLOR_LAB2RGB) | |
| return img_clahe.astype(np.float32) / 255.0 | |
| class MedicalImageTransform: | |
| """ | |
| Custom transform tích hợp CLAHE và chuẩn hóa cho Medical VQA (Hướng A - XRV). | |
| """ | |
| def __init__(self, size=224): | |
| self.resize = transforms.Resize((size, size)) | |
| self.normalize = transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5]) | |
| def __call__(self, img): | |
| # 1. Resize | |
| img = self.resize(img) | |
| # 2. Apply CLAHE (Tăng cường độ tương phản y tế) | |
| img_np = np.array(img) | |
| img_clahe = apply_clahe(img_np) # Trả về ảnh [0, 1] | |
| # 3. Chuyển sang Tensor 1 kênh cho DenseNet XRV | |
| # img_clahe shape: [224, 224] | |
| img_tensor = torch.from_numpy(img_clahe).unsqueeze(0) # [1, 224, 224] | |
| # 4. Chuẩn hóa về dải [-1024, 1024] cho DenseNet XRV. | |
| # XRV được train trên dải cường độ cao này để bảo tồn chi tiết y tế. | |
| img_tensor = img_tensor * 2048.0 - 1024.0 | |
| return img_tensor | |