1、.mrxs格式

MIRAX 可以以 JPEG、PNG 或 BMP 格式存储slide。 因为 JPEG 等格式不允许大图像，并且 JPEG 和 PNG 对图像的一部分的随机访问解码提供的支持很差，所以需要多个图像来对slide进行编码。 为避免有许多单独的文件，MIRAX 将这些图像打包成少量的数据文件。 索引文件为每条所需数据提供了数据文件的偏移量。

为了生成第 n + 1个level ，来自第 n 个level的每个图像被 2 下采样，然后连接成一个新图像，每个新图像 由4 个旧图像 (2 x 2)构成。 对每个level重复此过程，不是简单的图像重叠。 因此，在足够高的level上，单个图像可以包含一个或多个非整数宽度的嵌入重叠。

文件被分为三类：index file，data file 和slide position file

更多详细信息可见MIRAX format (openslide.org)

2、.mrxs文件的读取

①slider viewer2.6

1、下载方式见：SlideViewer | 3DHISTECH Ltd.

2、将.mrxs文件存储在相应文件夹下，打开SlideViewer.exe文件，即可找到相应的.mrxs文件

出现MRXS格式
在文件夹中也出现可读文件

3、选定slide后打开，界面如下

slide viewer界面

②openslide库

1、openslide库的安装

首先，在官网上下载二进制包Downloading OpenSlide

再，解压缩下载好的包，将bin和lib文件添加到系统的环境变量（变量名path2/path3）,注意这个bin和lib文件在下载的注册表文件夹里，这个文件夹可以放在任何地方。

最后，进入对应的目录，激活相应的环境，用pip进行安装

conda activate 自己的环境名pip install openslide

2、报错处理

报错内容：

Python 3.6.10 |Anaconda, Inc.| (default, May7 2020, 19:46:08) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import openslideTraceback (most recent call last):File "", line 1, in File "d:\ProgramData\Anaconda3\envs\path\lib\site-packages\openslide\__init__.py", line 29, in from openslide import lowlevelFile "d:\ProgramData\Anaconda3\envs\path\lib\site-packages\openslide\lowlevel.py", line 44, in _lib = cdll.LoadLibrary('libopenslide-0.dll')File "d:\ProgramData\Anaconda3\envs\path\lib\ctypes\__init__.py", line 426, in LoadLibraryreturn self._dlltype(name)File "d:\ProgramData\Anaconda3\envs\path\lib\ctypes\__init__.py", line 348, in __init__self._handle = _dlopen(self._name, mode)OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块

这个错误是因为python搜索的bin库里没有找到相应的dll

处理方法：

找到openslide文件夹下面的lowlevel.py文件，在lowlevel.py下面增加如下代码:

import os# openslide-bin-path为 openslide 的bin文件夹绝对路径。os.environ['PATH'] = "openslide-bin-path" + ";" + os.environ['PATH'] # 例如: os.environ['PATH'] = "D:\\openslide-win64-20171122\\bin" + ";" + os.environ['PATH']

再次运行问题解决。

3、openslide库的应用

（1）import库

import openslide

（2）读取图片

slide = openslide.OpenSlide(r"D:\xxxx\xxxxx.mrxs")

（3）关闭图像

slide.close()

（4）level_count——slide的level数。level从0（最高分辨率）到level_count – 1（最低分辨率）编号。

level_count = slide.level_countprint ('level_count = ',level_count)

代码返回为10,可能应该是slide的层数。

（5）dimensions（width， height）在0级别下，也就是最高分辨率的情况下slide的宽和高（元组）

[m,n] = slide.dimensions #得出高倍下的（宽，高）print (m,n)
output：110290 242930

（6）level_dimensions[k]得到（width， height）元组，k下级别k，是指在k水平下的下面举例就知道k的意思，每张全扫描最高级别是0，也就是最高分辨率，这个分辨率在不同的全扫描图片中是不一样的，有的第0层是40倍，第二层是10倍，而有的第0层是20倍，第二层是10倍，k指对应的层数。

level_downsamples每一个级别K的对应的下采样因子，下采样因子应该对应一个倍率

#级别k，且k必须是整数，下采样因子和k有关for i in range(level_count):[m,n] = slide.level_dimensions[i]# 每一个级别对应的长和宽slide_level_downsamples = slide.level_downsamples[i] # 下采样因子对应一个倍率print (f"k={i}时的长和宽{m,n}和下采样倍率{slide_level_downsamples}") slide_downsamples = slide.get_best_level_for_downsample(2.0)# 选定倍率返回下采样级别print (slide_downsamples)
output：k=0时的长和宽(110290, 242930)和下采样倍率1.0k=1时的长和宽(55145, 121465)和下采样倍率2.0k=2时的长和宽(27572, 60732)和下采样倍率4.0k=3时的长和宽(13786, 30366)和下采样倍率8.0k=4时的长和宽(6893, 15183)和下采样倍率16.0k=5时的长和宽(3446, 7591)和下采样倍率32.0k=6时的长和宽(1723, 3795)和下采样倍率64.0k=7时的长和宽(861, 1897)和下采样倍率128.0k=8时的长和宽(430, 948)和下采样倍率256.0k=9时的长和宽(215, 474)和下采样倍率512.01

（7）read_region(location, level, size)返回一个RGBA图像，包含指定区域的内容。location指0级别下左上角位置的坐标，元组，level指级别，整数，size是（width， height）是元组

tile = numpy.array(slide.read_region((0,0),6, (1528,3432)))plt.figure()plt.imshow(tile)pylab.show()#上述代码可以得到左上角坐标（0,0）,6级别下，大小是（1528，3432）的图

（8）get_thumbnail(size)返回一个缩略图的RGB图像，size为（width，height）元组

slide_thumbnail = slide.get_thumbnail((1528,3432))tile = numpy.array(slide_thumbnail)# scipy.misc.imsave('/home/xhj/PycharmProjects/openslide-experiment/save/thumbnail.jpg', tile)plt.imshow(slide_thumbnail)plt.imshow(tile)pylab.show()