イメージ内の2つの行を区別する方法

Question

私は以下のような2種類のイメージを持っています。

画像1

画像2

私は、Java（OpenCVの、ImageJのとウェカ）に機械学習を使用して分類問題に取り組んでいます。私の関心領域は赤いボックスに表示されます。画像からわかるように、視覚的には両方の関心領域が異なります。私は、文法的に両者が異なることを保証できる方法を見つけることを試みています。私はそれらを分類するように設定されたトレーニングのために画像からデータを検索しようとしています。画像1は陰性、画像2は陽性である。私は1000の異なるイメージを持っていますが、これらは同じように見えますが、同じではありません。

私はすべての3行の座標点を持っています。私は平均、標準偏差、R 2乗、緑の線の誤差値の平方和を使用しようとしましたが、結果は一貫しておらず、機械の学習結果に一貫性がありません。

一貫性のあるパラメータがあるかどうかを知りたいのですが、2つのイメージを区別するための数値を与えることができます。私はこの問題を解決する数学的アプローチがあるかどうかを知りたい。どんな助けもありがとうございます。

編集： 両方の画像のサイズは496 * 1024です。いいえ、線は任意の長さにすることができます

Answer 1

プロジェクションプロファイルは、フォアグラウンドピクセルをx方向またはy方向に合計して計算できます。好ましくは、緑色の線のx方向に投影プロファイルを作成します。緑色の線のx位置ごとに、y方向の前景ピクセルの数を数えます。

結果として、ヒストグラムH =（h_1、...、h_i、...、h_width）を作成することができます。ここで、h_iは緑色の位置iのy方向の前景ピクセルの数を示しますライン。画像2の場合、緑色の線のドロップを示す2つのピークがHに表示されます。

Answer 2

3色それぞれのピクセル数をカウントできます。それは、線の長さの良好な近似を与えるはずです。次にそれらを比較する。