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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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matlab - MSER から Matlab のバイナリ イメージへ

画像から見つけた mser 領域をバイナリ画像変数として格納する方法は? detectMSERFeatures 関数で MSER 領域を取得しようとすると、対応するオブジェクトが返されます。プロットできましたが、バイナリ イメージとして変換する方法がわかりません。同じバイナリ イメージ内のすべての領域が必要です。

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opencv - 細胞セグメンテーションのアイデア - OpenCV

顕微鏡画像からいくつかの細胞をセグメント化しようとしています。こんな感じです（申し訳ありませんが、まだ写真を投稿できません）。

私は赤のチャネルに対してOtsu のしきい値処理を試みました (セルは赤であるため)。これにより、青色の背景のほとんどが削減されましたが、一部のセルは 1 つのオブジェクトに結合されています。結果は、このアルバム (3 枚目の写真) にあります。

このためにMSERを試しましたが、結果はあまり良くありませんでした。小さな脂肪滴は検出されましたが、細胞全体は検出されませんでした。これらの白いセグメントを結合するために形態学的操作を使用すると、一部のセルも結合されます。結果は同じアルバムの 2 番目の画像にあります。

次のように色が異なるため、MSER の代わりにHSV しきい値を試しました。大津脱穀画像に当てはめてみました。周囲の「青」の HSV 値を見つけて、セグメント化しました。セルの周囲の青い領域のほとんどが減少しました。脱穀された画像にはfindContoursを使用し、300px を超える領域のみを使用しました。結果は、上のアルバムの最後の画像のようになります。

このセルセグメンテーションのための「堅牢な」便利な方法についてアイデアを持っている人はいますか? 問題は、HSV 値が異なるさまざまな照明条件です。助けてくれてありがとう!

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android - OpenCV MSER 実装は、Android バージョンとデスクトップ バージョンで異なる結果を生成します

MSER アルゴリズムは、デスクトップ版と Android 版の OpenCV 3.0 で動作が異なるようです。以下のコードは、OpenCV が実行されているプラ​​ットフォーム (デスクトップまたはアンドロイド) に応じて異なる結果を生成します。

その後

（デスクトップ用）または

（アンドロイド用）

これは私がログに記録するものです:

（デスクトップ）

（アンドロイド）

なぜ違いがあるのですか？デスクトップとアンドロイドで異なる MSER のデフォルト設定はありますか? 私はここで立ち往生しています。どんな助けも大歓迎です。

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python - Opencv MSER detectRegions C++ 対。パイソン

MSER (OpenCV) detectRegions を使用する Python プログラムを C++ に移植しています。C++ プログラムで検出された MSER 領域の数が Python のものよりも大幅に少ないという奇妙な動作に気付きました。両方の入力として同じ画像を使用し、detectRegions を呼び出す前に同じ前処理手順を実行しています。特定のサンプル イメージでは、Python プログラムによって検出された MSER 領域の数は 6620 でしたが、C++ に移植した後は 1164 しか得られません。

私の最後での唯一の違いは、Python では x64 バージョンの cv2.pyd (\build\python\2.7\x64) を使用し、C++ では x86 (\build\x86\vc12) を使用していることです。

両方のプログラムで、次の手順が実行されます。

  1. imread を使用してイメージを読み取る

  2. COLOR_BGR2GRAY で cvtColor を使用してグレースケールに変換します

  3. ヒストグラム等化を実行します。

    /li>
  4. 画像の高さと幅を取得します。

  5. 画像を 600X800 SVGA サイズにスケーリング

    を。幅 > 高さの場合、スケール = 幅 / 800.0

    b. それ以外のスケール = 高さ / 600.0

    c. 上記の倍率「scale」で「resize」を使用してください

  6. MSER オブジェクトの作成
  7. setDelta(4)
  8. detectRegions を呼び出す
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java - テキスト検出に MSER アルゴリズムを使用する場合の java openimaj OutOfMemoryError

Javaを使用して画像内のテキスト検出を行いたいです。私は OpenIMAJ を使用して MSER アルゴリズムを (最初の段階として) 使用していますが、多くの処理時間がかかり、ほとんどの画像で例外 OutOfMemoryError が返されます。

パラメータを変更しようとしましたが、アルゴリズムのソース コードも変更しましたが、問題は解決しません。

Matlab を使用して MSER アルゴリズムを実行したところ、高速で OutOfMemoryError はありませんでした。

これは私のコードです:

次のメソッドを呼び出すと、実際にエラーが発生します。

問題のない画像の例:

ここに画像の説明を入力

OutOfMemoryError になる画像の例 2:

ここに画像の説明を入力

助けてください。

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python - 個々の MSER 領域のコレクションを反復処理できません。画像は関係なく空白です。

写真内のすべての MSER 領域を収集するスクリプトがあります。

そして、問題なく正常に動作します:

ただし、これらを OpenCV でポリラインに変換しようとすると、無制限の numpy エラーが発生します。次に、単純化して、個々のハルを単純に反復しようとしました。

しかし、それでは 66 個の空白の画像 (つまり、通常の画像のみ) が得られますが、それぞれ 1 つの緑色の MSER オーバーレイを含む 66 個程度の画像を取得する必要があります。どこから問題が発生しているのかわかりません。誰でも私を助けることができますか？


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