在经过处理的结构中水平计算白色簇

Question

我处理了织物材料以获得如下图所示的图像：

原始图片：

处理后的图像：

现在，我想连续查找白色簇的数量。如果所有聚类都是均匀且水平的，我将运行一个循环以计算强度的上升和下降，以找到聚类的数量，但事实并非如此。如果通过上述方法获取几行的中位数/均值，所需答案相差很大。

有没有办法在行不必完全水平的约束下准确地对它们进行计数？还是采用任何方法都可以使任务更简单？

Answer 1

我仍在进一步考虑这一点，但就目前而言， ImageMagick 确实对图像进行了校正。只需在终端（或Windows上的命令提示符）中：

 convert fabric.jpg -deskew 50% result.jpg

这是动画，如果您将图像从-20度旋转到+20度，将在右侧显示每行的投影（行总和）。在左侧变为水平时，观看最右边的列：

Answer 2

我想您可以找到连接的组件数量，并获得如下所示的标签数量。这里 bp8OO.jpg 您的灰度图像。现在，我想您可以对此进行操作以找出每一行中的行数。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('bp8OO.jpg', 0)
img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]  # ensure binary
ret, labels = cv2.connectedComponents(img)

print("Number of labels" , len(labels))

def show_components(labels):
    # Map component labels to hue val
    label_hue = np.uint8(179*labels/np.max(labels))
    blank_ch = 255*np.ones_like(label_hue)
    labeled_img = cv2.merge([label_hue, blank_ch, blank_ch])

    # cvt to BGR for display
    labeled_img = cv2.cvtColor(labeled_img, cv2.COLOR_HSV2BGR)

    # set bg label to black
    labeled_img[label_hue==0] = 0

    cv2.imshow('labeled.png', labeled_img)
    cv2.waitKey()

show_components(labels)