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私は比較的新しいmatlabです。私はいくつかの画像処理をしようとしています。適用することでMatlab - 画像認識 - 植物の葉の数を検出する
:
g1= im1(:,:,2);
bw1= im2bw(g1);
se=strel('disk',5);
e1=imerode(bw1,se);
bw1a=bwareaopen(e1,100);
私は比較的新しいmatlabです。私はいくつかの画像処理をしようとしています。適用することでMatlab - 画像認識 - 植物の葉の数を検出する
:
g1= im1(:,:,2);
bw1= im2bw(g1);
se=strel('disk',5);
e1=imerode(bw1,se);
bw1a=bwareaopen(e1,100);
は、これはあなたがやってここに役立つ可能性いくつかの資源であるべきであるものの基本的なアイデアを与える必要があります。
http://blogs.mathworks.com/steve/2013/11/19/watershed-transform-question-from-tech-support/ http://blog.pedro.si/2014/04/basic-cell-segmentation-in-matlab.html http://blogs.mathworks.com/steve/2006/06/02/cell-segmentation/
greenChannel = rawImage(:,:,2);
binaryImage = im2bw(greenChannel);
removeNoise = bwareaopen(binaryImage,1000);
% apply distance transform to find watershed markers
distanceImage = -bwdist(~removeNoise);
distanceImage(~binaryImage) = -Inf;
distanceImage = imhmin(distanceImage,0.9);
% apply watershed transform to split binary blobs
watershedImage = watershed(distanceImage);
% label each blob with an index
labelImage = bwlabel(watershedImage);
% obtain data on each blob
propsStruct = regionprops(logical(labelImage));
% add some color to the image
watershedImage = label2rgb(watershedImage);
figure
hold on
imshow(rawImage)
for leafIndex = 1:length(propsStruct)
if propsStruct(leafIndex).Area > 2000
plot(propsStruct(leafIndex).Centroid(1) , propsStruct(leafIndex).Centroid(2) , 'ko')
end
end
あなたの体重の画像がRGB画像よりも良いではないので、あなたはそれを向上させることから始めることができるようです。 – smttsp
[タグ:処理]タグは[処理:タグ]画像処理ではない言語用です。 –