問題タブ [image-segmentation]

誰かがこれほどばかげたことを以前に試みたことがあることを期待して、私はこれをそこに捨てています. 私の目標は、入力画像を取り込み、各ピクセルの周囲の小さなウィンドウの標準偏差に基づいてセグメント化することです。基本的に、これは数学的にガウスまたはボックス フィルターに似ている必要があります。つまり、コンパイル時 (または実行時) にユーザーが指定した各ピクセルのウィンドウ サイズに適用され、宛先配列には各ピクセルの SD 情報が含まれます。オリジナルと同じサイズの画像で。

アイデアは、HSV 空間の画像でこれを行うことです。これにより、均一な色の領域 (つまり、Hue 平面と Sat 平面に小さなローカル SD を持つ領域) を簡単に見つけて、より詳細な処理のために画像からそれらを抽出できます。

質問は、これまでにこのようなカスタム フィルターを作成したことがある人はいますか? ガウスやブラーに使用されるような単純なボックス タイプのフィルター カーネルで SD を実行する方法がわからないので、FilterEngine コンストラクトを使用する必要があると推測しています。また、これを C++ で行っていることを忘れていました。

あなたのアドバイスと熟考は大歓迎です。

ユーザーが入力している状態を予測し、予測された都市を地図上で強調表示するPythonプログラムを作成したいと思います。たとえば、ユーザーが「新規」と入力して予測ボタンを押すと、プログラムは次の都市を強調表示する必要があります：ニューヨーク、ニューメキシコ、ニュージャージー、およびニューハンプシャー。都市のハイライトは、不透明度を変更して行う必要があります。

私の考えは、状態ごとに1つの画像を用意し、アルファチャネルを変更して結果をユーザーに表示することにより、さまざまな不透明度でそれらを組み合わせるというものです。

次のコードは、不透明度の異なる画像を混合するためにこれまでに行ったことですが、これは良い解決策ではないと思います。これを行うには、より良い方法があるはずです（またはそうでない場合もあります）。

マップをセグメント化し、各セグメントの不透明度を個別に変更する方法はありますか？そうでない場合、より良い解決策は何でしょうか？サンプルコードを教えていただけますか？

画像をさまざまな部分に分割するソリューションを検索します（特に顕著性マップ（画像を参照））。Pedro F. Felzenszwalb によるグラフベースのセグメンテーションのようないくつかのソリューションについては知っていましたが、大きな画像の場合、私の実装は非常に遅くなります。他の解決策はありますか？

ごきげんよう、デスティニー

こんにちは、下の画像のセグメンテーションに問題があります。認識する必要があるのは、色付きの文字です。シャープニング、ウィーナーブレ除去、ウィーナースムージングを使用しています。その後、fuzzy-c を使用して画像をセグメント化し、クラスタリング (3 クラス) を意味します。しかし、文字 E の場合、私が得る最良の方法は、シャープニング、ブレ除去、スムージングを使用せず、しきい値処理された fcm セグメンテーションのみを使用することです。ただし、これよりも良い結果が得られるはずです。これらの 2 つの部分を全体として組み合わせることができます (上部の白い部分だけでなく、残りの半分の黒い部分でもあります)。

この問題をより堅牢に解決し、他の画像、たとえば写真の 5 と連携するにはどうすればよいでしょうか? 5 の結果は、fcm クラスタリングに加えて、シャープ化、ブレ除去、およびスムージングを使用したものです。どうすればもっと接続できるようになりますか？

私が得ることができる助けを本当に感謝します、ああ、私はこれをmatlabでやっています...そこから何か助けを得ることができてうれしいです、ありがとう!

編集：

私の次のコードは次のとおりです。elseif (nargin==1) sw=0; elseif (sw~=0 && sw~=1) error('sw は 0 または 1 でなければなりません'); 終わり

以上がすべてのコードで、文字 E には fcmthres のみを使用しています。形態学的画像処理（膨張、侵食）について読んだので、おそらくうまくいくかもしれません。

画像のコントラストとノイズ除去のためのより良い技術はありますか?

cyPyrSegmentationを試して、画像をさまざまな部分に分割しました。

出力のセグメンテーションは非常に優れています。ですから、私の継続的なプロセスでは、さまざまなセグメントの位置で作業したいと思います。cvPyrSegmentationしかし今、私は長方形の座標のみを保存し、セグメントからのピクセル全体は保存しないことに気づきました：/。しかし、長方形はあまりにも不正確です。

誰かがアイデアを持っていますか？

挨拶

私は突然の光の変化の下で背景の減算に取り組んでいます。OpenCVまたはIPPでこれを効率的に行うためのサンプルコードまたは方法はありますか? ビデオフレームを読んでいるので、実行時間は非常に速いはずです。前もって感謝します。

Python で十分に近い色の連続領域を検出しようとしています。私は独自に、8 方向の再帰的フラッド フィル アルゴリズム (見つかった RGB カラーと目的の RGB カラーの間のユークリッド距離がしきい値を超えると終了する) に出くわしました。

スタック オーバーフローとウィキペディアは、答えとして走査線の塗りつぶしを指摘していますが、私が見つけたすべての説明は、C++ または既知の頂点で多角形を塗りつぶすことに関するものです。誰かが、再帰的なフラッド フィルに似た状況の適切な疑似コードの説明を教えてもらえますか?

画像セグメンテーションの研究で壁にぶち当たります。形式的な数学が不足しているためです (私は高校生です)。K-Means などの平易な英語の説明があれば、それも素晴らしいことです。OpenCVは有望に見えましたが、色が平坦化された画像しか得られないようです。私が気にするのは、オブジェクトの x、y のピクセルのリストだけです。

Python 画像解析、特に Scikit-image に非常に興味があります。

初心者として、以下の Matlab コードを python+scikit-image に変換する方法の説明を得ることができます。

画像セグメンテーションを使用した細胞の検出

http://www.mathworks.com/help/images/examples/detecting-a-cell-using-image-segmentation.html

雪片の粒度測定

http://www.mathworks.com/products/image/examples.html?file=/products/demos/shipping/images/ipexsnow.html

どうもありがとう

matlabで画像を処理したい

画像は、しっかりとした背景と2つの標本（上面と下面）で構成されています。上部と下部を分離して2つの画像にするコードがすでにあります。しかし、私がうまくいかない部分は、接着された領域にのみ画像をトリミングすることです（画像の赤いボックス、私は一番上のものだけをマークしました）。ただし、トリミングされた画像は、赤いボックスと同じように長方形である必要があります（黄色の背景は後で破棄できます）。

これはで実行できることは知っていますがimcrop、これにはユーザーからの手動入力が必要です。ユーザー入力なしでより多くの画像を処理できるように、コードを自動化する必要があります。すべての画像は同じ色になります（接着剤の場合は赤、素材の場合は黒）。

誰かがこれを手伝ってくれますか？

編集：助けてくれてありがとう。次のコードを使用して問題を解決しました。しかし、赤いボックスの右側の黒い部分を取り除くことができませんでした。これは、写真を作成する前にその部分をテープで留めることで修正できます。私が使用したコードは少し奇妙に見えますが、画像の黒い領域をカウントしてパーセンテージを取得することに成功しています。

誰かがコードを改善するためのいくつかの提案を持っているなら、私はそれを聞いてうれしいです。

背景がほぼ平らな画像からオブジェクトを抽出する必要があります...

たとえば、大きな白いデスクトップ上の本を考えてみましょう。ROI を抽出するには、本の 4 つの角の座標を取得する必要があります。

OpenCVを使用したどのテクニックを提案しますか? k Means を使用することを考えていましたが、アプリオリに背景の色を知ることができません (オブジェクト内の色も異なる可能性があります)。