如何分割葉片圖像中感興趣的區域

目標： 我想檢測葉片圖像的某些區域。我發現我的相關問題，接近這個segment object(leaf) which is on the white paper using image processing（從白色背景中刪除葉）但我的超越它，它旨在提取/分割葉的病變區域。如何分割葉片圖像中感興趣的區域

問題： 如何準確地分割和提取圖像中葉子的病變區域。

我嘗試：
1. INRANGE（）函數的OpenCV -threshold綠顏色，所以我不會對非綠色區域（棕色，灰色等），我可以做幾個INRANGE值將有望消除綠色;我施加高斯模糊，從RGB轉換爲HSV分割

鏈接到文件 image1的，圖像2輸入和結果之前：
IMAGE1： 結果：格林被分段（被認爲不是很準確），但我仍然不知道如何提取非綠色區域（如下一步）

鏡像2： 結果：被列入黑暗的小圓圈/考慮綠色據稱不應

我是新來的OpenCV（也是C++）和我已看過一些技術（如聚類方法模糊C和K-手段，等）爲分割，但我不能決定哪種分割技術用於我的圖像。我也從我讀過的文章中瞭解到，通用分割技術不適用於所有圖像。因此，我想知道哪種技術（聚類方法？基於區域的直方圖？等）或過程最適用於我有的圖像種類，以準確地分割所述圖像。

非常感謝。

來源

2014-02-22 user3339658

剛剛嘗試下面的步驟

創建模板圖片： -首先，你需要爲葉創建蒙版圖像，你需要做的閾值，找到輪廓（最大），畫出輪廓（用實心）等...爲了消除邊緣效應，你需要侵蝕你的面具，這會產生更好的效果。

enter image description here

下面的代碼片段會做上述

Mat thr; 
Mat src=imread("image2.png",1); //Your processed image 
cvtColor(src,thr,CV_BGR2GRAY); 
threshold(thr,thr,180,255,THRESH_BINARY_INV); 

vector< vector <Point> > contours; // Vector for storing contour 
vector<Vec4i> hierarchy; 
int largest_contour_index=0; 
int largest_area=0; 
Mat mask(src.rows,src.cols,CV_8UC1,Scalar::all(0)); //create destination image 
findContours(thr.clone(), contours, hierarchy,CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // Find the contours in the image 
for(int i = 0; i< contours.size(); i++) // iterate through each contour. 
    { 
    double a=contourArea(contours[i],false); // Find the area of contour 
    if(a>largest_area){ 
    largest_area=a; 
    largest_contour_index=i;    //Store the index of largest contour 
    } 
    } 
drawContours(mask,contours, largest_contour_index, Scalar(255,255,255),CV_FILLED, 8, hierarchy); // Draw the largest contour using previously stored index. 
int dilation_size = 2; 
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, 
             Size(2*dilation_size + 1, 2*dilation_size+1), 
             Point(dilation_size, dilation_size)); 
erode(mask, mask, element);

提取綠色區域： -這裏你應該用HSV色彩空間，INRANGE等。正如你的問題中提到的那樣。

enter image description here

Mat HSV,hsv_thr,dst; 
cvtColor(src,HSV,CV_BGR2HSV); 
inRange(HSV,Scalar(20,10,10),Scalar(90,255,255),hsv_thr);

以上圖片bitwise_not： -這裏你應該用上面創建的面具。

enter image description here

bitwise_not(hsv_thr, dst, mask);

繪製發病面積： - 再次在這裏，您需要做的找到輪廓畫出輪廓等...

enter image description here

findContours(dst.clone(), contours, hierarchy,CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // Find the contours in the image 
    for(int i = 0; i< contours.size(); i++) // iterate through each contour. 
     drawContours(src,contours, i, Scalar(0,0,255),1, 8, hierarchy);

你可以通過適當的濾波，閾值提高結果使用適當的hsv範圍等等......另外上面的算法認爲你的背景總是白色的，對於其他背景你需要改變創建遮罩圖像的步驟。

希望這些有幫助...

來源

2014-02-22 11:40:59 Haris

這是我真正需要的。這確實是非常有用的。我只想問一下，有沒有其他可用於感興趣區域（非綠色）區域的格式？我想要一個roi（不是二進制）的灰度或彩色圖像版本進行進一步處理。 – user3339658

在這裏使用這個答案[link]（http://stackoverflow.com/questions/10176184/with-opencv-try-to-extract-a-region-of-a-picture-described-by-arrayofarrays#），I試圖讓輪廓內的區域（其中只有roi是可見的，其他人是黑色的），但我只能在圖像的第一輪廓內獲得該區域，而不是所有輪廓。你能給我一些關於如何獲得所有輪廓內容的指針嗎？非常感謝你提前。 :) – user3339658

只需使用[Mat :: copyTo（）]（http://docs.opencv.org/modules/core/doc/basic_structures.html#mat-copyto）和輪廓作爲蒙版。 – Haris

如何分割葉片圖像中感興趣的區域

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