如何在單個圖像上執行分水嶺分割和Blob分析？

我打算使用Open-CV編寫一個程序來計算圖像中與下面類似的對象數量。如何在單個圖像上執行分水嶺分割和Blob分析？

Sample image

我打算採用的方法是使用直方圖閾值圖像，然後使用Blob檢測來算被識別斑點的數目。只要顆粒狀物體彼此不接觸，這就可以很好地工作。（重疊雖然超出了範圍）我研究了使用分水嶺分割識別彼此接觸的對象的可能性。

我不清楚的是，如何將這兩種技術應用於可能有或沒有重疊顆粒的圖像。假設在圖像中至少有一個顆粒相互接觸，我是否要執行這兩種技術？如果是這樣的順序？或者我是否僅僅執行了Watershed，因爲在某個地方會有重疊，並且由於合併的Blob，執行Blob檢測會導致錯誤輸出？提前致謝。

來源

2012-05-07 Tru

您是否嘗試過更簡單的技術？檢查[如何檢測圈]（http://stackoverflow.com/questions/6416117/simple-object-detection-using-opencv-and-machine-learning/6416361#6416361），[這個問題的答案]（http ：//stackoverflow.com/q/10313602/176769），[邊界框演示技術]（http://stackoverflow.com/a/10239600/176769）和[點目標檢測]（http://stackoverflow.com /一個/176769分之10416428）。 – karlphillip

謝謝。這些技術確實看起來很有趣。會看看。 – Tru

只是好奇;任何使用HoughCircle的方法在顆粒變得不圓形或完全無定形的情況下工作？ – Tru

你說「假設在圖像中至少有一個重疊實例」，但「重疊超出了範圍」。

如果Watershed算法處理重疊顆粒的圖像，Blob檢測可能不會提供任何優勢（因爲它會合並重疊對象）。

如果你真的想要結合這些方法，你可以在他們自己的管道中運行它們，並使用概率模型來結合這兩種方法。但最好從簡單開始，看看你首先得到什麼樣的結果。

下面是使用Matlab的一個例子，其執行小區分割使用分水嶺：

http://blogs.mathworks.com/steve/2006/06/02/cell-segmentation/

如果需要避免計數其是僅部分地在查看對象，就可以使用Voronoi圖，並移除連接對象與邊緣：

http://pythonvision.org/basic-tutorial

來源

2012-05-11 06:23:19 gavinb

非常感謝。對於這個錯誤感到抱歉，我的意思是至少有一個顆粒觸及彼此的邊緣。 – Tru

如何在單個圖像上執行分水嶺分割和Blob分析？

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