形状認識計数マンゴー

Question

マンゴーのクローズアップイメージを処理して、マンゴーを特定して数えることができるようにしたいと考えています。マンゴーは、おおまかに楕円形または楕円形であり、画像内の葉および枝とは一意的に異なる。私は他のオブジェクト（人間の目にはまだ明白です）によって20％覆われているかもしれないマンゴーを数えることができるようにしたいと思います。私はこれを行うことができるMatLabのアルゴリズムがあると信じています。

Answer 1

この問題のよりロバストな解決策は、バックグラウンド（つまり木の葉）からマンゴーを色分けして、結果のバイナリイメージのconnected componentsの数を数えることだと思います。 btownが指摘しているように、bwconncompとlabelmatrix関数を使用することで、バイナリイメージの接続コンポーネントを取得できます。

マンゴーを色分けするには、まず画像をHSV color spaceに変換し、色相成分を使用して2値化を行います。マンゴーの色相成分は画像の他の部分とは異なると私は信じている。 This blog postはMatlabでそれを行う方法についていくつかの洞察を与えます。おそらく、

Answer 2

あなたはできます

1. プリプロセスイメージ（グレースケール/しきい値など）。
2. すべてのcountours/connectedコンポーネントをバイナリイメージから抽出します。
3. 各輪郭/連結成分の面積と周囲長を計算します。
4. を用い形状係数/丸みを計算する：

形状因子 - （4 * PI *の面積）/（境界^ 2）。これにより、オブジェクトの形状の表示が になります。サークルは の周比で最大の領域を持ち、 真円の場合、この式は1の値に近づきます。正方形は約0.78です。細い糸状のオブジェクト は、最も近い形状係数が0に近づく。

丸み - （周長^ 2）/ 4 * PI *面積）。これは、それを使用するために使用される形状係数の逆数値 を与えます。 サークルの値は1よりやや大きい値になります。他の シェイプの値は増加します。

"理想的な"マンゴーのシェイプファクタを近似して、コンポーネントのいずれかが近似値の中にあるかどうかを確認できますか？

詳細はthisを参照してください。