该博客介绍了一种使用OpenCV库结合kmeans聚类算法进行细胞检测的方法。首先，通过图像形态学操作如erode分离邻接细胞并减少噪声。接着，计算图像中的连通域面积。然后，依据用户设定的k值应用kmeans进行聚类。最终，根据聚类结果计数细胞数量。
问题是这样的，有一幅经过二值化处理之后的图像，我们希望统计其中细胞的个数，和不同粘连情况的细胞个数，比如，下图中有1个细胞组成连通区域的，也有2个细胞组成连通区域的，也有更多个细胞组成连通区域的，我们希望分别统计不同的情况。
我想出的一种可行的方法是这样的：
- 通过图像形态学的处理erode，将一些邻接的细胞分离开来，并减少单个像素的噪声干扰
- 计算其中的连通域
- 计算每一个连通域的面积
- 根据面积计算其中的聚类，其中聚类算法采用kmeans，其中k，由用户设定
- 根据聚类的情况计算其中细胞数
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
