python，Openslide⾃动切.SVS格式（WSI）病理图像
随着深度学习在医疗界的发展，病理图像也越来越来重要。但是病理图像⼤多数在10万×10万分辨率，⽤平常的图像处理库没有办法读取。开源的openslide库提供清洁便利的读取⽅法。
⾸先安装，openslide，如果是ubuntu⽤户，直接 sudo apt install python-openslide，然后
导⼊库
import openslide
然后导⼊DeepZoomGennerator，主要是多层⾦字塔形式封装西瓜的故事
from openslide.deepzoom import DeepZoomGenerator
打开所需要读⼊的⽂件，给出⽂件名，
slide = openslide.open_slide('02.svs')
购物须知类别调⽤
highth = 2000
龙头石
data_gen = DeepZoomGenerator(slide, tile_size=highth, overlap=0, limit_bounds=Fal)
铜火锅>葱英文tile_size可以设成⾃⼰想切的图像⼤⼩。
limit_bounds表⽰的是⼤图整个边缘可能达不到⾃⼰设的长和宽。Fal，则丢弃边缘图。True，保存
overlap表⽰的是否边缘overlap，引⼊其他信息
输出总共切图个数和⼀共有多少个⾦字塔，
print(data_gen.tile_count)
黑木耳的做法
print(data_gen.level_count)
1036
17
num_w，图像切⽚宽度个数
num_h, 图像切⽚长度个数
恐龙是怎么消失的
_tite(level,(row,col))，level范围在data_gen.level_count，最⼤的为⾦字塔底层，最⼩为0。row，范围是
（0，num_w）。col，范围是（0，num_h）.还有其他的API切图，可以看。
也可以⾃⼰实现，不调⽤API.
num_w = int(np.floor(w/width))+1
num_h = int(np.floor(h/highth))+1
for i in range(num_w):单词速记法
for j in range(num_h):
img = np.array(_tile(16, (i, j))) #切图
io.imsave(join(result_path, "02"+str(i)+'_'+str(j)+".png"), img) #保存图像
