私はOpenCV EMを使ってHSVドメイン上の画像を分割しています。したがって、セグメンテーションはいくつかの偽陽性[黄色のハイライト]を検出します。以下で、入力画像を見ることができます。偽陽性を除去するために閾値を使用する方法は?
以下、画像は、偽陽性とに細分化しています。
私はあなたが成功せずに見ることができるように、しきい値を使用してそれを削除してみてください。
だけの葉を維持する方法上の任意のヘルプは理解されるであろう!
私はOpenCV EMを使ってHSVドメイン上の画像を分割しています。したがって、セグメンテーションはいくつかの偽陽性[黄色のハイライト]を検出します。以下で、入力画像を見ることができます。偽陽性を除去するために閾値を使用する方法は?
以下、画像は、偽陽性とに細分化しています。
私はあなたが成功せずに見ることができるように、しきい値を使用してそれを削除してみてください。
だけの葉を維持する方法上の任意のヘルプは理解されるであろう!
「誤検出」は、JPEG圧縮による圧縮アーチファクトです。
https://en.wikipedia.org/wiki/JPEG
あなたは色相や彩度チャンネル内のセグメント完全にこのことはできません。
非圧縮画像を理想的に処理するか、通常は色よりも高い周波数で保存される明るさ情報を使用します。
残念ながら、実際の入力画像を提供していないため、今後はお手伝いできません。
で取得できません実際のイメージは最初の添付ファイルのものですが、別途追加します – Tarcisiofl
@ Tarcisioflなぜ最初に分割する必要があるのか教えていただけますか?背景は完全に白く、葉はありません。実際にあなたはすでに望んでいるものがありますか?ここで何かが恋しいですか? – Piglet
葉の面積を計算する必要がありますが、cv2.findContours() "偽陽性"を得る – Tarcisiofl
cv2.watershedを試してください。 –
JPEGではなく、「生の」*モード(Canon CR2、Nikon NEF、Adobe DNGなど)でカメラで画像を取得できますか? –
raw:mode – Tarcisiofl