醫學影象最顯著的乙個特徵就是「大」，如何處理這種「大」，目前常用的一種方法就是切割，將乙個大的wsi切割成多個小tile，然後分別對多個tile進行處理，「化大為小」。
openslide官網 ：
但是，這些部落格以及官網上對某些常用的比較重要的方法的使用以及輸出結果的含義沒有進行介紹，所以實際我在參考這些部落格進行學習的時候，也花費了不少的時間，走了不少彎路。這裡就對這些函式的使用進行具體介紹，方便後續使用。
1. 讀取檔案
img_path = 'd:/server download/test_slide.svs'
result_path = 'd:/result'
slide = openslide.open_slide(img_path)
[w,h] = slide.level_dimensions[0]class openslide.deepzoom.deepzoomgenerator(osr, tile_size=a, overlap=1, limit_bounds=false)
data_gen = deepzoomgenerator(slide, tile_size=50, overlap=0, limit_bounds=false)4. 層數（不同解析度數）（不同影象會生成不同層數，這個具體怎麼定義的我也沒有具體研究，還望大家不吝賜教）
print('生成的層數:',data_gen.level_count)生成的層數: 19
5. 切割的塊數
print('切分成的塊數:',data_gen.tile_count)6. 每層尺寸大小
print('每層尺寸大小:',data_gen.level_dimensions)7. 切分後每層的塊數（返回引數參照官方文件）
print('切分的每層的塊數:',data_gen.level_tiles)解釋：我剛開始就是不能理解這種返回的引數是什麼含義，其實很簡單，我們要綜合 3、6、7這3條語句來看：
對data_gen（切割後的變數）而言，它的每層解析度是隨著層數增加而增加的（參考6）（與第2，slide的順序剛好相反），我們定義的視窗（名稱可能不太嚴謹，參考2）大小為50*50。以第0層為例，它的尺寸大小為（1，1），小於視窗大小，所以在這一層，切割完只有一塊（1，1）（參考7）。同理，對第7層，它的尺寸大小為（67，16），寬大於視窗大小，所以會進行切割，該層的切割結果為（2，1）。
對第7層進行切割的輸出結果如下：
第1張切割大小為 50*16
第2張切割大小為（67-50）*16
以上就是個人對影象切割的一些簡單理解，如果錯誤，還請各位不吝賜教！
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