我试图在图像中分离不同种类的颗粒。有时图像中还含有一些杂质,需要考虑作为额外的类型。 这里有一些示例图片:
玉米和豆类
长米和小麦
我试图找到不同图片的一般方法,但结果不够好。 我使用泛洪填充和一些渐变方法来获取区域,并尝试使用聚类方法对包含进行分类,但是特征选择是一个难题,我尝试使用gabor滤镜,但它不能让我有一个清晰的边界,所以是什么分类方法,如kmeans。
任何有关细分,获取轮廓或分类的想法都将受到赞赏。谢谢!
我尝试发布我目前的结果的更多照片,但我很抱歉这里有初学者的2个图片限制。
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它几乎是一个处理图像处理问题的工艺品。我建议你使用一个健壮的库(当然是OpenCV)并使用cvFindContours函数来识别轮廓。此外,搜索数学形态。由于前景像素区域的尺寸缩小,这些区域内的孔变大,反之亦然,因此侵蚀和膨胀等基本操作可能对您有所帮助。使用颜色分割也很有帮助,但由于颗粒颜色不均匀,您可能会遇到一些麻烦。最后,特征提取是另一种出路。 尺度不变特征变换可用于识别图像上的每个单个颗粒,基于它对线性变换和光照问题不变的事实。希望它有所帮助。