タグ付けされた質問 「image-segmentation」

最近、画像処理を始めて、大学院に関連するコースを受講しました。しかし、私はすでにこの問題についてあまり情報を必要としないプロジェクトを持っていますが、着実に進歩しました。錠剤をそれぞれの背景からセグメント化しようとしています。背景が対照的な画像の場合、大津の方法を使用して錠剤を分割することができました。背景が似ている画像に関しては、大津の方法はうまくいきません。私はセグメンテーションに関してかなりの数の論文を読んでいますが、私が読んだほとんどの論文は、画像の種類に応じて手動のしきい値を使用しています。正しいしきい値を検出し、自動的に画像にしきい値を設定し、シード成長やクラスタリングなどの手法を使用して画像をセグメント化することは可能ですか？ 私が使ってきた色空間はL a b *ですので、自分が使いたい色空間をお勧めしてもらえれば幸いです。 問題の画像： オリジナル1 結果1 オリジナル2 結果2 オリジナル3 結果3

9 image-segmentation  thresholding 

さまざまな兆候のあるRGB画像があります。私の主な目標は、画像の境界線と接触している標識を数えることです。 取り組みと課題 画像をロードすることから始めました。1]、次にそれをグレースケールに変換し、メジアンフィルターを適用してノイズを取り除きます[図1]。2]。次に、しきい値を0.2にして2値化しました。その結果、図3が得られました。この時点で2値化された画像を取得しましたが、問題は、同じ標識に属する一部が1つだけではなく、さまざまな領域に表示されていることです。私の目標は、同じオブジェクトに属する領域をマージすることです。そのためbwlabel、画像にある標識の数を数えimclearborder、境界線にある標識を取り除くために使用bwlabelし、両者の違いを取得するためにもう一度使用することができます二つ。 私のアプローチは、使用していたbwmorph、Dilateオブジェクトを拡張し、その後でそれらを埋めるためにしようとimfill、holes。しかし問題は、それらを少量拡張すると、4]、imfillそれらを大きく拡張すると[]はそれらを埋めるようには見えません[図5]すべてのオブジェクトがマージし始めます:( コード img=im2double(imread('image.png')); figure, imshow(img) img_gray=rgb2gray(img); imshow(img_gray); img_mediana=medfilt2(img_gray, [3 3]); figure, imshow(img_mediana); img_bin=im2bw(img_mediana, 0.2); imshow(img_bin) img_dilate=bwmorph(img_bin, 'Dilate', 10); imshow(img_dilate) img_fill=imfill(img_dilate, 'Holes'); figure, imshow(img_fill) 図 図1： 図1 http://dl.dropbox.com/u/5272012/1.png 図2： イチジク2 http://dl.dropbox.com/u/5272012/2.png 図3： 図3 http://dl.dropbox.com/u/5272012/3.png 図4： イチジク4 http://dl.dropbox.com/u/5272012/4.png 図5： イチジク5 http://dl.dropbox.com/u/5272012/5.png

9 matlab  image-segmentation 

HOGは人検出の最先端技術であることは知っていますが、元の形式ではHOGは単なる検出方法であり、特に高速であるとは思えません（スライディングウィンドウを取得して拒否する大幅な高速化があります）初期の可能性は低いですが、特許を取得しています）。 人のポーズ（ヘッドショットやハンドショットなどの近いポーズを含む）を決定し、背景から人をセグメント化するための現在の最先端のアプローチは何ですか？ ここでの設定は静止画です。

8 computer-vision  image-segmentation  face-detection 

しましょう YYY 測定された（ノイズの多い）画像であること Y= X+ n o i s eY=X+noiseY= X+ noise、 どこ バツXX 画像が含まれています 000（背景）と 200200200（オブジェクト）。真のピクセル値が000 または 200200200 画像を与えられた YYY。 ノイズは平均= 0、標準偏差=シグマのガウス I_true = [zeros(50,140);zeros(60,40),(ones(60,60)*200),zeros(60,40);zeros(50,140)]; [nrows ncolumns] = size(I_true); sigma = 63.246; gaussian_noise = sigma*randn(size(I_true)); I_noisy = I_true + gaussian_noise; ガウスノイズを実際の画像に追加した後、背景ピクセルの強度のPDFは平均=ガウスになります。 000 およびvariance = 63.2462263.2462263.2462^2 オブジェクトピクセルの強度のPDFは、平均値= 200200200 およびvariance = …

8 image-processing  image-segmentation 

私は画像処理の初心者で、足を濡らそうとしています。ジグソーパズルのピースの写真を撮りました。ピースを分離したいと思います。 私はこれを行うにはPython SimpleCVライブラリを使用していて、これまでのところ、私は使用してはかなりまともな結果を得ることができたfindBlobs()、hueDistance()とdrawMinRect()。これが私がこれまでに得たものです 正直、かなり良い。それが間違っている唯一の場所は、これらの2つのピースが中心の少し右に触れていることです。 画像を拡張してみましたが、問題が悪化しているようです。これらのblobを「縮小」して重複を排除するにはどうすればよいですか？

7 image-processing  opencv  image-segmentation 

画像からブドウのみを抽出したい。残念ながら、時々私はブドウを正確に手に入れません。 すべてのケースでうまく機能しないコードがあります。時々、それは影とブドウを区別しません。 入力画像の例： 私が得ている結果： そしてこれは私のコードです： RGB = imread('DSC02807.JPG'); GRAY = rgb2gray(RGB); threshold = graythresh(GRAY); originalImage = im2bw(GRAY, threshold); originalImage = bwareaopen(originalImage,250); SE = strel('disk',10); IM2 = imclose(originalImage,SE); originalImage = IM2; imshow(originalImage);

7 image-processing  matlab  image-segmentation 

opencvで血球を数える方法は？問題は、それらがくっつくということです。 サンプル画像： 多分ペアワイズ幾何ヒストグラム（Geometric Histograms）は部分的な円形状のマッチングに適していますか？

7 image-processing  computer-vision  opencv  image-segmentation