У меня проблема с подсчетом клеток одного типа на этом изображении. Кто-нибудь знает, как считать rbc, используя только numpy и opencv3? Я попробовал с алгоритмом водораздела, но он не работал достаточно хорошо. Ниже приведены изображение и код, которые я использовал.
Ниже изображение, которое я пытаюсь использовать:
text=cv2.pyrMeanShiftFiltering(img,15,21)
img_gray = cv2.cvtColor(text, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur=cv2.medianBlur(img_gray,21)
image_bin=cv2.adaptiveThreshold(blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 21,0)
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(image_bin, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3)
dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5)
ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7 * dist_transform.max(), 255, 0)
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg)
ret, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)
markers = markers + 1
markers[unknown == 255] = 0
markers = cv2.watershed(img, markers)
img[markers == -1] = [255, 0, 0]