Сравнить и сопоставить изображения с разными изображениями?

Question

Отказ от ответственности: я новичок, может быть, этот вопрос плохо для вас, я надеюсь, вы понимаете.

Мне нужно создать экспертную систему по кожным заболеваниям с использованием PHP-программирования.Смысл в том, чтобы сопоставить два разных изображения или более, и система сопоставляет / сравнивает изображения из базы данных / файлов с изображениями пользователя, а затем задает некоторый вопрос пользователю, который вводит изображение.Вопрос возникает из результатов сравнения / сравнения, которые приблизительно совпадают с изображением из базы данных / файла.

Например, это изображения пользователя с кожными заболеваниями чесотки:

А затем это пример изображения из базы данных / файла.

Теперь, как я могу сопоставить / сравнить изображения?

я уже читал эти вопросы Сравнение изображений - быстрый алгоритм , Сравнение изображений, чтобы найти различия , Инструмент для сравнения изображений в Windows , Алгоритмсравнить два изображения , Алгоритм быстрого сравнения изображений \ matrix и статьи из http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/ (детектор ключевых точек SIFT) и http://www.cmap.polytechnique.fr/~yu/research/ASIFT/demo.html (ASIFT, SIFT, MSER), но, похоже,только с той же картинкой, просто отличной от позиции, сделайте снимок.

и все они не могут мне помочь (или я не понимаю LOL).

Я не знаю много о библиотеке OpenCVМожет ли библиотека OpenCV справиться с этим?

Пожалуйста ..., мне нужнотвоя помощь.Спасибо:).

Редактировать:

Пусть это изображение может объяснить:

Проблема на шаге 2.

Answer 1

Я действительно не знаю о медицинской ситуации, изображений было достаточно, чтобы меня тошнить.:)

Тем не менее, я думаю, вам нужно найти области, которые имеют разные цвета с реальной кожей.Поэтому я рекомендую эту ссылку в качестве отправной точки.Вы можете использовать «сегментированные частицы» или «точки в максимумах», чтобы выяснить количество и плотность или любую другую дезориентацию на коже, и это может быть руководством к заболеванию.Кроме того, вы можете получить значения цвета этих точек по «результатам» в той же ссылке.

Answer 2

ФАЗА I

Зайдите в Google Images и загрузите свое изображение.Google имеет функцию «поиск похожих изображений» и постарается найти соответствие.Вероятно, Google просто сопоставит вас с другими фотографиями кожи или частей тела.Установите верхний предел ваших ожиданий в соответствии с результатами Google в распознавании изображений.Если этот верхний предел недостаточно хорош ...

ФАЗА II

Используйте экспертную систему (возможно, 3 уровня глубины вопроса и ответа для классификации условия).Ниже приведен список состояний кожи, над которыми я работал.Конечно, вам нужно поместить удобочитаемые описания рядом с любыми медицинскими терминами

Acne
Cyst/cysts
Infected cyst
Non-infected cyst
Acne cyst
Epidermal cyst
Myxoid cyst
Ganglion cyst
Synovial cyst
Sebaceous cyst
Helial cyst
Auricular
Hidradenoma
Syringoma
Hidradenitis
[...] Nevi/nevis
Pigmented
Congenital
Typical
Atypical / Dysplastic
Inflamed
Irritated
[other]
[...] Carcinoma
Basal cell
Superficial
Squamous cell
In situ
Squamous cell ((what does this mean??))
Other
Melanoma
In situ
Keratosis/keratoses
Actinic
Seborrheic
Irritated
Pigmented
Warty
[...] Verruca (wart)
Common
Genital
Condylomatous
Plantar
Digital
Periungal
Filiform
Palmar
Urticaria (hives)
Generalized
Vasulittic
Contact
Vasculitis
Allergic
Leukocytoclastic
[...] Dermatitis
Seborrheic
Exematous
Eczematous
Eczematous
Eczematoid
Lichenoid
Psoriasiform
Pityriasiform
Nummular
Lichen simplex
Hypersensitivity
Dyshidrotic
Palmar-plantar
Psoriasis
Palmo
Plantar
Pustular
Erythrodermic
Hyperhydrosis
Lichen planus
Blistering disease
Pemphigoid
Pemphigus
Herpes simplex
Herpes zoster
Insect bite reaction
Lipom
Excoriations / prurigo
Tinea [...] (fungus)
Versicolor
Pedis
Unguium
Cruris
Capitis
Facilie
Corporis
Scarring
Post-funeral
Traumatic
Post-radiation
Acne
Keloid
Hypertrophic
Atrophic
Scleroderma
Localized
Systemic
Perleche
Cheilitis
Balanitis
Morphea
Atrophoderma
Vascular lesions
Pumpura
Eccliymosis
Angiomata
Pyogenic Granuloma
Telangiectasias
Varix
Port Wine Stain
Candidiasis
Impetigo lesions
Folliculitis
Furunculosis (boils)
Abscess 
[...] Ulceration
Infected 
Non-infected
Intertrigo
Abnormalities of Pigmentation
Post-inflammatory Hyperpigmenation
Hypopigmentation
DePigmentation
Vitiligo
Melasma
Chloasma
Rhiels Melanosis
Poikiloderma
Dyschromia
Pityriasis
Pityriasis Alba
Pityriasis Rosea
Rubra Pilaris
Lichenoides
Acuta (PLEVA)
Dry Skin
Asteatosis
Ichthyosis
Hyperkeratosis

Answer 3

Вы могли бы сделать морфологический анализ на изображениях оттенка, различая нормальный цвет кожи и нездоровый красный цвет.То есть, войдите в пространство HSV, извлеките компонент H, пороговое значение, а затем проанализируйте размер и форму белых областей, используя, например, последовательную эрозию.

Однако шансы довольно малы.У вас есть проблема с масштабом (то есть вы не знаете, насколько велико полученное изображение), у вас есть нормальные проблемы с нормализацией цвета / яркости, и у вас есть дополнительная проблема больших вариаций, присутствующих при кожных заболеваниях.* Это довольно сложная проблема даже для людей, которые изучали обработку изображений.Если у вас нет опыта работы с изображениями (и если вы пытаетесь использовать PHP для решения такой проблемы, скорее всего, нет), подготовьтесь к процессу обучения long .По крайней мере, несколько месяцев.