watershed

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私は、付着した画像上の褐色細胞を分離するために、流域セグメンテーションについてチュートリアルを続けた。それはうまくいった（細胞は青い境界線で分けられる）が、今はそれらの細胞を数え、その分布関数をプロットするためにその大きさ（ピクセル数）を決定したいと思う。それをどうやって手伝ってくれますか？コードは次のとおりです。 import numpy as np import cv2 img = c

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MatLab - 画像内の接触しているオブジェクトを分離するためのセグメンテーション

私はドローンで取り込まれた画像上のツリーの数を検出するためにregionprops関数を使用しています。まず私はブルーNDVIを使って地面を削除：しきい値と画像：それから私は、関数を使用した画像の上に木の数を検出するために、regionprops：しかし、領域15には問題があります。その領域上のすべてのツリーが接続され、1つのツリーとして検出されるためです。私はWatershed Seg

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OpenCVからWatershed Transformを使用してオーバーセグメンテーションを達成する方法は？

私はJavaでOpenCVのマーカーベースの流域実装を使用してイメージをオーバーセグメント化しようとしています。私の考えは、すべてのローカルミニマムを検索し、それらをマーカーとして使用することでした。残念ながら、流域ではマーカー入力としてCV_8U型の行列が必要です。したがって、実際には255個以上のマーカーを取得することはできません。 OpenCVを使用してオーバーセグメンテーションを達成す

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大きな行列で結果IDを得る最も効率的な方法

3D CTの流域を実行した後、特定の値より小さく、別のものより大きな粒子のみを選択します。しかし、最終的な出力として、私は連続するIDのみを含む行列が必要です。私の実装は以下の通りです： % Get unique IDs grain_id = unique(L); % Get rid of artefacts % Compute histogram for each ID % and c

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黒い画像につながるWatershedアルゴリズムの負の値

私は核に触れることを試みるために流域アルゴリズムを使用しています。またはこの：一般的なイメージは次のようになります。私はこのコードで流域アルゴリズムを適用しようとしている：画像全体が暗くなる show(RGB_img) %Convert to grayscale image I = rgb2gray(RGB_img); %Take structuring element of a

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opencvとpythonを使ってグレースケールイメージに流域を適用するには？

How to define the markers for Watershed in OpenCV?で読んだ解決策に基づいて、netcdf（降水量データ）から抽出したgrayscale data (not very visible but not all black)に流域を適用しようとしています。より簡単に見ることができるようにblack and white version of the da

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画像をタッチしてマーカーを追加するWatershedアルゴリズムOpenCV android

私はアンドロイドでsdcardの画像として流域セグメントを保存しようとしています。コードはC++でと作業しようとした細かい for (int m = 0; m < images.size(); m++) { //wshed = wshed*0.5 + imgGray*0.5; cv::Mat input_bgra; cv::cvtColor(image

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流域を使った細胞と核の数、skikit画像

私は大量の画像データを数値化しようとしています。各画像には細胞と核があります。概略的な形で表現されて行われなければならない何は、「私は必要なもの」のようになります。私が持っている：サンプルイメージは、「原画像」に示されている細胞を数えるオンライン流域アルゴリズムプログラムが見つかりましたが、細胞の内部（および外部）の核の数を数えることができませんでした。ここでは、私は生の画像から細胞をカウ

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QGIS - 区域をThiessenポリゴンにマッピング

私は給水配電ネットワークを設計しています。私は線で表される様々なパイプを持っています。 Lineの各開始点と終了点はJunction（Node）です。私は、各ジャンクションにQGISを使用してThiessen Polygons（Voronoi）を作成しました。Thiessen Polygonは対応するJunctionのフローエリアを表します。私は様々な区域を持つさまざまな区域（不規則な多角形と

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流域の境界が1つの領域を密接に囲んでいる

OpenCVで平均2つのブロブを作成しようとしています。私は次のように前処理画像上流域アルゴリズムを使用することを計画していたことを達成するために：結果と cv::Mat common, diff, processed, result; cv::bitwise_and(blob1, blob2, common); //calc common area of the two blobs cv::