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ここにあるパターン認識関連の投稿はすべて、顔、手、文字の認識を扱っています。誰かが、顕微鏡写真の細胞を認識するために OpenCV を続けて使用しているのだろうか。私が現在できることは、しきい値と形状検出を使用してセルをカウントすることです (しきい値の変更、形状のカウント、無効なサイズの形状の破棄)。次の課題は、約20種類の細胞を認識することです。経験を交換することは非常に興味深いでしょう。おそらく、OpenCV はこれに適した/過大なツールではありませんか?

よろしく、 バレンティン・ハイニッツ

編集 賛成票は、この古い質問への私の注意を再びかき消しました。OpenCVでようやくタスクを完了しました。それはうまく機能し、このツールは昨年、診断デバイスのソフトウェア部分として FDA によって承認されました :-) 今では、Haralick-Features を自分で実装する必要がありましたが、OpenCV はこれに最適なツールだと思います。

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あなたの問題は機械学習の問題です。OpenCVはそのためのツールをいくつか提供しています.SVMはあなたがやろうとしていることにぴったりです. 私は Kohonen ニューラル ネットワークの経験がありますが、細胞の優れたデータベースがあれば、これも良い考えです。ただし、あなたが C++ でどれほど優れているかはわかりませんが、matlab から始めて、アルゴリズムを機能させてから、C++ で書き直すことは常に良い考えです。アイデアをすばやくテストするには、多くの ML 関数が利用できる matlab の方が優れたツールであることは間違いありません。

于 2012-06-11T00:26:41.790 に答える