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緑の背景に赤血球を見つけようとしています。私はすでにいくつかの方法（RGB、HSV ...）を試しましたが、非常に明るい赤血球に苦労しています。これまでの最良の方法は、RGB値を取得し、最大値を255に設定し、残りを0に設定することです。たとえば、（167、20、63）->（255、0、0）の場合です。ただし、これは危険であり、ライトセルではうまく機能しません。誰かがいくつかのメソッドのヒントを手伝ってもらえますか？例を添付しました。

編集：セルを見つける必要はありません。ピクセル数の値だけで十分です。

どんな助けでも大歓迎です！

ステファニー

Region Growing を使用して CT 画像から肝臓をセグメント化しました。参照画像とセグメント化された領域の間の RMS エラーを計算する必要があります。コードを実行すると、1.1146 という出力が得られます。入力の順序を並べ替えると、2.2164 の値が得られます。どこまで正確かはわかりません。というのも、RMS エラーの範囲がわからないからです。最初の画像は参照画像 'ref3.jpg' で、2 番目の画像は分割画像 'm5.jpg' です。親切に私を助けてください。私のコードは、

多くのスキャンされた本（つまり、ペルシャ語（アラビア語））のすべての単語の小さな画像を取得したい。私は画像処理の実験をしていません。
どうすれば最も効率的な方法でそれを行うことができますか?

Tesseract 3.0 に画像の前処理、特に画像の傾き補正とセグメンテーションが含まれているかどうかを知りたいです。はいの場合、Tesseract には他にどのような機能が含まれていますか?

UIImageViewの画像のさまざまな形（壁、椅子、本など）を識別して分解し、それらの色を変更する必要があるiPhoneアプリを作成しています。これまで、ユーザーがジェスチャ認識機能を使用して色を選択し、選択した領域（ピクセルベース）に適用できるようにするコードを実装しましたが、私が探しているのは私が行ったことよりもはるかに多いです！

与えられた画像で利用可能なさまざまな形状を検出し、それらの色を変更することは可能ですか？

ありがとう。

私の目標は、スキャンした名刺画像からテキスト以外の領域を削除することですが、OpenCVを使用してそれを実行する手順がわかりません。この手順に従いましたが、これが正しいかどうかもわかりません。画像に変更があった場合（テキスト以外の領域が残っている場合）、アイデアは非常に役立ちます。ありがとうございます。

1）画像をグレースケールに変換します

2）画像のバイナリ

3）白いピクセルのテキストにするために色を反転します（cv :: bitwise_not）

4）画像を侵食する（cv :: erode）

5）キャニーを使用してエッジを検出する

6）ハフ変換を使用してテキスト行を検出します（まだ）

コード：

現在、PRtools を使用しています。私は自分がしていることに非常に行き詰まっています。

トレーニング データセットから分類子を取得する方法を教えてください。トレーニング データとテスト データを調べたすべての例は、同じデータセット (この場合は A) からランダムに生成されています。

ただし、さまざまなテクスチャのトレーニング画像があります。特徴が計算されます。

しかし、私のテスト画像は、1 つの画像に 2 つ以上のテクスチャを組み合わせたものです: http://i.imgur.com/hLjPh.jpg

そのために何をする必要があるかについて、誰かが私にガイダンスを教えてください。明らかにテストセットのラベルがなく、ラベルが必要であるというエラーが表示されるため、行き詰まっています...

助けてください。前もって感謝します。

=======================アップデート

私が本当にやりたいことは、複数のテクスチャを含む画像内のテクスチャをプログラムに分類させる方法です

ビデオのセグメンテーションをリアルタイムで実行したい (30 fps、640х480)。

Core 2 Duo E8500 で可能ですか?

これを実行できるライブラリまたはアルゴリズムを教えてください。

こんにちは私はコンテンツベースの画像検索に関連するプロジェクトを持っています。このプロジェクトでどのような基準をとるべきか疑問です。これを検索すると、特徴抽出と画像セグメンテーション、および領域操作の2つの方法がありました。どちらの方法がより効率的ですか？

何か面白いものを探していますが、iOS で可能かどうかはわかりません。理想はiPhoneでどんな木の写真でも撮って、それが何の木か認識したい！これは範囲を超えていますが、可能であれば誰かが私に提案してくれたら喜んで調査します. 次に、葉の写真を撮り、その葉を iPhone に保存されている何千もの葉と比較するという問題を突き止めました。この比較を行う正確な方法があるかどうかはまだわかりません。マッチング率70%くらいなら大丈夫！どんな助けでも大歓迎です。ありがとう。