Question

目前，我正在从事医学工程项目。我有一个包含细胞的几个子图像的大图像，所以我的第一个任务是划分图像。

我想到了下一件事：

将图像转换为二进制

将亮度像素投影到x轴上，这样我就可以看到亮度值之间存在间隙，然后将图像分割。

当我尝试到达第二部分时出现问题。我的想法是使用矢量作为投影并将所有亮度值相加到一列，因此矢量的位置编号0是图像第一列中所有亮度值的总和，直到我到达最后一列，所以最后我有投影。

这就是我尝试的方式：

void calculo(cv::Mat &result,cv::Mat &binary){  //result=the sum,binary the imag.

    int i,j;

    for (i=0;i<=binary.rows;i++){
        for(j=0;j<=binary.cols;j++){
                cv::Scalar intensity= binaria.at<uchar>(j,i);
                result.at<uchar>(i,i)=result.at<uchar>(i,i)+intensity.val[0];
        }
        cv::Scalar intensity2= result.at<uchar>(i,i);
        cout<< "content" "\n"<< intensity2.val[0] << endl;              
    }
}

执行此代码时，出现违规错误。另一个问题是我无法创建一个具有一个唯一行的矩阵，所以...我不知道我能做什么。

任何想法？！谢谢！

最后，它不起作用，我需要将一个COLUMN中的所有像素相加。我做了：

cv::Mat suma(cv::Mat& matrix){

int i;

cv::Mat output(1,matrix.cols,CV_64F);


for (i=0;i<=matrix.cols;i++){
        output.at<double>(0,i)=norm(matrix.col(i),1);   
    }
    return output;
}

但它给了我一个错误：在mat，文件/home/usuario/OpenCV-2.2中断言失败（0＆lt; = colRange.start＆amp;＆amp; colRange.start＆lt; = colRange.end＆amp;＆amp; colRange.end＆lt; = m.cols）。 0 / modules / core / src / matrix.cpp，第276行

我不知道，任何想法都会有所帮助，不管多少感谢mevatron，你真的让我不在路上。

Answer 1

如果你只想要二进制图像的总和，你可以简单地采用L1范数。像这样：

Mat binaryVectorSum(const Mat& binary)
{
    Mat output(1, binary.rows, CV_64F);
    for(int i = 0; i < binary.rows; i++)
    {
        output.at<double>(0, i) = norm(binary.row(i), NORM_L1);
    }

    return output;
}

~~我正在工作，所以我无法测试它，但这应该让你接近。~~

编辑：回到家。测试过它。有用。 :)一个警告......如果你的二进制矩阵是真正的二进制（即0和1），这个函数是有效的。如果二进制矩阵表示0和255，则可能需要使用最大值来缩放范数输出。

编辑：如果你的.cpp文件中没有using namespace cv;，那么你需要声明命名空间使用NORM_L1这样{{1} }}

在调用函数之前，您是否考虑过调换矩阵？像这样：

cv::NORM_L1

VS

sumCols = binaryVectorSum(binary.t());

编辑：我的代码错误:) 我改变了：

sumRows = binaryVectorSum(binary);

到

Mat output(1, binary.cols, CV_64F);

我的测试用例是一个方阵，因此找不到bug ...

希望有帮助！

计算亮像素并对它们求和。医学图像C ++

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