python count水晶（总数和颜色）

Question

我有显微镜的图片，我正在尝试计算水晶的总数以及具有特定颜色（红色，蓝色或黄色）的水晶总数。原则上看起来可以通过查看图片来实现，但考虑到我必须超过200，我相信脚本会更有效。

我的第一种方法是遵循一个非常相似的问题的建议（Finding number of colored shapes from picture using Python）然而，我的问题是水晶颜色和背景颜色（酒精溶液）几乎相同（透明），并且因此到目前为止，无法获得任何成功的结果。

我还检查了＆＃34; skimage＆＃34;模块（http://scikit-image.org/）但我遇到了与水晶/背景相同的问题。

使用以下代码，我可以得到一些开始有意义的东西，但它仍然远离我的目标：

import scipy
from scipy import ndimage

sand = scipy.misc.imread(img) # gray-scale image
sandf = ndimage.gaussian_filter(sand, 16)
T = 160 # set threshold by hand to avoid installing `mahotas`

# find connected components
#labeled, nr_objects = ndimage.label(sandf> T) #black-white
labeled, nr_objects = ndimage.label(sandf[:,:,0] > T) #colour
print ("Number of objects is %d " % nr_objects)


import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(labeled)
plt.show()

如果有人能帮助我，我将非常感激。我甚至尝试修改我拍摄照片的方式，但没有。同样，我有两个目标：计算粒子总数，然后计算那些具有色调（红色，蓝色或黄色）的粒子

请在下面找到一张典型图片：

Answer 1

这不是一个理想的解决方案，但它为计数提供了合理的答案。

import scipy, pylab, mahotas as mh
from scipy import ndimage

sand = scipy.misc.imread(img)
dnaf = ndimage.gaussian_filter(sand, 4)
T = mh.thresholding.otsu(dnaf)
labeled, nr_objects = ndimage.label(sand > T)
for i in range(20):
    dnaf = ndimage.gaussian_filter(dnaf, 1)
    T = mh.thresholding.otsu(dnaf)
    labeled, nr_objects = ndimage.label(sand < T)

labeled, nr_objects = ndimage.label(sand > T)
pylab.imshow(labeled)
pylab.show()
print(nr_objects)

这是一个有趣的问题。我会尝试找一些时间来解决它并给你一些其他的选择。

Answer 2

由于粒子会反射很多光线，如果将粒子放在深色背景上，处理图像会不会更容易？然后，应该更容易将粒子与背景分开。

Answer 3

透明物品总是很难。我的方法是：

• 首先删除背景/将其涂成黑色（因为它是仙女均匀着色），这应该是可行的。
• 检测并增强边缘
• 将边缘着色为黑色

现在你应该能够计算组件

了