好久没来冒个泡

本文介绍了一个使用分水岭算法进行细胞图像处理的小项目。作者通过增强对比度来突出细胞壁,并采用分水岭算法识别细胞边界。面对C++中缺乏yield的问题,采取了手动保存状态的方法。此外,还讨论了使用OpenGL进行图像展示的过程。

这两天做了个小东西, 从一张细胞的图片识别出每个细胞的边界和算面积什么的.

最大的难点 我跟你们说,就是那细胞图太恐怖了,简直就是密集恐惧症.

然后其次是找合适的显示方法, 因为我实在讨厌mfc, 以前又没做过类似的. 所以费了大部分时间在做这个.

  最后找到了glut, 感觉不错, 挺符合我的代码哲学的. 就是opengl用起来像汇编. 基本是靠副作用工作的.

算法反而是最不占时间的, 虽然中间调整了几次.

其中找界面用什么占了1整天, 了解glut用了半天(写出hello_world), 编码半天.


我用的算法是,先增强对比度,突出一下细胞壁,顺便减弱低频光的影响(比如照片中间比边缘亮),然后简单的用分水岭算法.(就是选取凹的地方扩张范围,直到和另一个区域接触形,对于孤立点的边界条件这些细节就不提了).

增强对比度这里我做的很极端, 基本上算半个2值化了, 要不是在比较模糊的情况下有些问题,我还真想做到2值化.

分水岭算法这里,c++没有yield是一个很烦恼的地方. 因为这个算法是现有的几个区域在争抢剩余的像素. 做到争抢的公平不容易. 我只能手动保存状态然后频繁的轮询, 导致了速度瓶颈.(这里,我开编译器的优化之后 总体程序 的速度提升甚至接近于两个数量级.)代码写的比较丑陋,但是因为是demo也没打算优化.

还有一个地方我估计也是瓶颈, 就是GetPixel() 这个函数非常之慢.即使没打算优化也有点看不下去了.(开编译器优化之后估计很大一部分提升来自这里,虽然没测试过)

最终效果一般, 与预想中没多大差别,没什么残念也没多大惊喜.


剩下的再说点什么的话, 就是:"还没死, 呵呵."

内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
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