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私は細胞培養から移動する哺乳動物細胞の画像をタイムラプスしており、Matlabを使って細胞の追跡アルゴリズムを設計しようとしています。私は、処理時間が短くて実装が簡単で簡単なアルゴリズムを探しています。最も重要なのは、私は最小限の数学的理解を必要とするアルゴリズムを使用することを好むでしょう。これまでのところ、私はカルマンフィルタがモーショントラッキングに人気があることを発見しましたが、そのような

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シードポイントでグラフカットを使用した画像セグメンテーション

私は医用画像セグメンテーションで作業しており、ファジィ連結性アルゴリズムをグラフカットと組み合わせたいと考えています。その背景は、背景と前景があいまいなつながりでセグメント化されますグラフカットアルゴリズムのためのシンクとソースとして、この種子を得るために自分のコードは、グラフカットするグラフカットセグメンテーション FC=afc(S,K); %// Absolute FC u=FC>thres

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イメージから実際の人体形状を分割する方法は？

自分の必要条件として、画像に与えられた姿勢だけの人体形状の輪郭を描くことができる、鮮明で普通の背景を持つ服を着た人間の一枚の画像（パンツとシャツと言う）から。私はopencv C++ライブラリを使用しています。私が今聞くことができるのは、グラブカットと輪郭ですが、服の周りに輪郭を描くだけですが、私は服装をはずした後、体の形の輪郭が必要です。これを達成するためのアルゴリズムはありますか？

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X線画像から手骨を抽出する

手のX線画像があります。私は骨を自動的に抽出する必要があります。私は簡単に別のテクニックを使って手を分割することができます。しかし、私は骨を取る必要があり、それらのテクニックを使用することは助けにはならない。骨のいくつかはより明るいので、他の部分はより明るくなります。したがって、しきい値処理を使用すると一部が消滅し、他の部分は明確に上昇しきい値になります。そして私はおそらく私は手の領域だけを閾値に

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オーバーウォーターシェディング画像

顕微鏡画像で細胞を分離するのに問題があります。私が流域変換を適用するとき、私は多くの部分に細胞を切断し、境界/最小でそれらを分離するだけではありません。 http://physics.georgetown.edu/matlab/code.htmlのbpassフィルタを使用しています。 bp = bpass(image,1,15); op = imopen(bp,strel('ball',10,7

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K平均を使ってクラスタ中心からRGB値を決定する方法は？

私は画像内のセグメント化された色にK-meansを使用していますが、今は既にクラスタ化されている各色からRGB値を取得したいと考えています。そしてもう一つ、クラスタセンターに2つの値（6 x 2 double）がある理由を誰にでも説明できますか？これはクラスターセンターの範囲ですか？あなたがnColors=6を計算するためにkmeansを求めているので cform = makecform('srg

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セグメンテーションはどのように役立ちますか？

最近私はコンピュータビジョンを学び始めました。一連のテキストでは、ピクセルの特徴に基づいてピクセル（スーパーピクセル）のグループを作成する「セグメンテーション」が発生しました。私は、彼らが最初の場所でスーパーピクセルを使用しない方法がわからないんだけど、しかし：ここは一例です。塗料のような視覚化のために使用しますか？またはオブジェクト検出のいくつかの種類？

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マーカーからの形態的流域from ITK

ITKからのライブラリを使用して、イメージセグメンテーションのパイプラインを作成しようとしています。しかし、itkMorphologicalWatershedFromMarkersFilterを適用すると、結果は空白の画像（1だけのバイナリ画像）になります。このフィルタを正しく適用する方法を知っている人はいますか？私の入力画像は画像の勾配でなければならず、マーカー画像は同じ画像上にウォーターシ

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挑戦的なイメージセグメンテーション：バックグラウンドとオブジェクトが似ている

イメージセグメンテーションは初めてですが、マシンラーニングクラシファイアのデータベースを手に入れる必要があります。基本的に私はこのイメージと同じビデオを持っている：私の仕事は、フォアグラウンドで牛を識別するか、または少なくともまったく牛です。私は閉塞の問題があることを認識していますが、初心者のために、周囲に赤い矩形が描かれているような、孤独な牛を正しく分割したいと思います。このような少ない困難

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OpenCVの前景 - 背景セグメンテーション手法の相違点

OpenCVバージョン2.4.5では、統計的手法を使用して背景を推定する移動物体を追跡するために使用できるいくつかの異なる実装を提供しています。 OpenCVはBackgroundSubtractorMOG,BackgroundSubtractorMOG2のクラスをCPUに実装しています。さらに、それはBackgroundSubtractorMOGとBackgroundSubtractorMOG2