1
A
答えて
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あなたは明/暗画素に画像を2値化するために閾値処理機能を使用することができますので、暗いピクセル0であり、光のものが1
は、その後、あなたが拡張を使用して画像アーチファクトを削除したいですし、ノイズを除去するための侵食機能(これらはすべてWikipediaでよく定義されています)。箱がどこにあなたが知っていれば
最後に、あなただけの配列値を決定するために、各ボックスの中心に値を取得、または可能性中心近くの領域を使用して、現行の値を取ることができます(つまり、より多くの0のです正方形で塗りつぶされ、さらに1つは空の四角形です)。あなたはこれらのボックスをスキャンすると、ボックスの位置の変化量が多い場合
は、あなたが既知の点、または基準を使用して画像登録のいくつかのレベルを実行する必要があります。
これまでにどのようなツールを使用するかは、ImageJのようなツールを使用して手動で試してみることをお勧めします。これはUIを持ち、Javaで書かれているためプログラムでも使用できます。このため
他の良いライブラリがOpenCVとJava拡張イメージングのAPIが含まれています。
あなたの結果は間違いなく入力画像に応じて、どのようにconsistenly点灯し、彼らが置か異なります。
それはあなたのデータのために尽くす方法を確認する最良の方法は/あなたが一貫性のある結果を取得する必要がどのくらいな拡張を侵食、あなたのしきい値があるべき場所を確認するために、手動でこれらの処理ステップを適用しようとすることです。
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参照http://stackoverflow.com/questions/2062618/java-framework-for-image-pattern-recognition – DNA