問題タブ [watershed]

流域アルゴリズムを使用して、接触している核をセグメント化しようとしています。典型的な画像は次のようになります: またはこれ:

このコードで流域アルゴリズムを適用しようとしています:

C = ~BW;画像全体が暗くなった後、何らかの理由で。このまったく同じコード ブロックが、他のいくつかの画像で機能しましたが、それらはすべて、より「しっかり」しているか、これらほど粗くはありませんでした。しかし、私はこれを で補ったと思いましたBW = bwdist(BW) <= 1;。私はたくさんの実験をしましたが、何が起こっているのか本当にわかりません。どんな助けでも素晴らしいでしょう！

Ps。この後の画像ですBW = bwareaopen(BW,8);

流域アルゴリズムを使用して、接触している核をセグメント化しようとしています。典型的な画像は次のようになります: またはこれ:

このコードで流域アルゴリズムを適用しようとしています:

C = ~BW;画像全体が暗くなった後。これは、画像のピクセルがすべて -inf またはそれより小さい負の数であるためだと思います。これを回避する方法はありますか?もしそうなら、このアルゴリズムを機能させるためにコードを何に変更すればよいでしょうか? 私はたくさんの実験をしましたが、何が起こっているのか本当にわかりません。どんな助けでも素晴らしいでしょう！

流域セグメンテーション後の画像をバイナリ画像として保存する際に問題があります。cmap=plt.cm.gray を使用してセグメンテーションをプロットすると、バイナリ イメージが表示されますが、イメージを保存する方法がわかりません (表示せずに)。

Java で OpenCV のマーカーベースの流域実装を使用して、画像を過剰にセグメント化しようとしています。

私の考えは、すべての極小値を検索し、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、watershed はマーカー入力としてタイプ CV_8U マトリックスを必要とするため、実際には 255 を超えるマーカーを取得できません。

この問題の回避策や、OpenCV を使用して過剰なセグメンテーションを達成するための別の解決策はありますか?

イメージがあります

そして、卵だけを識別（抽出）したいと思います。

私のコードは主にhttp://docs.opencv.org/3.2.0/d3/db4/tutorial_py_watershed.html import numpy as np import cv2に基づいています

しかし、「Threshed」の画像にあるように、白い背景と卵の光沢のある部分に大きな問題があります。

卵の色むらを「均等」にするにはどうすればよいですか（グラデーションを削除しますか？）？

これが私のコードの結果です

どんな助けでも大歓迎です、そして前もって感謝します