問題タブ [watershed]

私は給水分配ネットワークを設計しています。線で表されるさまざまなパイプがあります。Line の各始点と終点はジャンクション (ノード) です。各ジャンクションに QGIS を使用してティーセン ポリゴン (ボロノイ) を作成しました (ティーセン ポリゴンは、対応するジャンクションのフロー エリアを表します)。また、さまざまなワード境界 (不規則なポリゴンとしても表されます) があり、各ワードには異なる人口があります。

私の要件：各ティーセンポリゴンと各区の間の交差面積を計算し、テーブルを取得して、各ティーセンポリゴン内の正確な人口を計算できるようにしたいと考えています。

ティーセン ポリゴンの例(ポリゴン内のドットは、対応するジャンクションを表します) :-

病棟の例(閉じたポリゴンとしても表されます) :-

希望する最終出力:-

画像セグメンテーションに Watershed アルゴリズムを実装しようとしています。前処理段階で Median フィルターと Morphological Gradient を適用しましたが、上の写真に見られるように、結果はセグメント化されすぎています。Web でいくつかの調査を行った結果、適応しきい値処理が解決策になる可能性があることがわかりました。背景からオブジェクトをさらに抽出するために、可能な限りエッジを強調しようとしているため、大津の方法は私には望ましくありません。

元の象の画像:

分割された画像:

ありがとうございます。ほとんどのソリューションは matlab にあるので、Java で動作させる方法についてアドバイスをいただければ幸いです。

流域アルゴリズムを使用して、暗い背景の明るいスポットをセグメント化しています。コードは、それが生成するいくつかの画像とともに以下に提供されます。

2番目の画像では、「細胞」としてセグメント化された囲まれた背景の領域を赤い十字でマークしました（それらは生物学的細胞ではなく、単に単語を使用しています）-これは正しくありません。それらは背景の一部です. 「セル」で囲まれているだけです。これにより誤った最小値が作成されることがわかりました。これを防ぐ方法について何か助けはありますか?

画像 0 - 「Maxima」というタイトルの画像の結果 (つまり、最大値とアウトラインがオーバーレイされた元の画像を調整したもの)。

画像 1 - 「反転最大値」というタイトルの画像の結果

画像 2 - 「Cells segmented」というタイトルの画像の結果

ウエスト、ヒップ、首、胸などの体のさまざまな部分を分類して測定するために使用する基準とアルゴリズムは何ですか?人物の身長、正面および横方向の画像が与えられた身体部分の。

コルマン分布と呼ばれるものを見つけました。これは、体全体を 10 等分し、この方法でサイズを測定します。

それを実装するために流域アルゴリズムを使用する必要がありますか? はいの場合、流域アルゴリズムを使用してこれらの 10 個の仕切りをマークするにはどうすればよいですか。次に、測定を実行するにはどうすればよいですか。

自動ランドマーク アルゴリズムの開発による人体モデリングという記事が役に立ちました。