用于检测血细胞的模式识别算法

Question

我有以下类型的图像（血细胞）：

是否有可以检测血细胞的模式识别算法？

Answer 1

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使用霍夫变换进行自动红细胞计数

http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=6558103&url=http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fxpls%2Fabs_all.jsp%3Farnumber%3D6558103

Answer 2

在您发布的图像中，看起来最强的信号是：红血球的颜色，它们的边缘，以及它们是大小相同的斑点的事实。

下面的简单算法可能有效。你可以谷歌如何在OpenCV或MATLAB或你正在使用的任何东西中做这些事情。

1. 制作二进制图像，其中白色=（像素接近红细胞颜色），黑色=（像素远离红血球颜色）。试验阈值直到看起来不错。

2. 模糊图像，然后计算局部最大值（模糊半径和“局部最大值”是预期的血细胞半径，或稍小）。模糊用于在斑点的中心放置一个白色峰值。

如果上述情况不够好，您可能需要采用更先进的方法，因为强烈的亮度梯度往往指向红细胞中心。我的pupil-detection Github项目中的pdf讨论了如何做到这一点：https://github.com/LukeAllen/optimeyes

Answer 3

OpenCV库包含一个Hough算法，可以在图像中找到圆圈。