Подсчет черных пятен на изображении - iPhone - Objective C - PullRequest
1 голос
/ 26 сентября 2011

Мне нужно посчитать количество черных пятен на изображении (не процент черных пятен, а количество).Может ли кто-нибудь предложить пошаговую процедуру, которая используется при обработке изображений для подсчета пятен.

Цель: подсчитать черные пятна на изображении

Что я делал до сих пор: 1. Преобразованное изображениев оттенки серого 2. Считайте пиксели для их значений интенсивности 3. Я установил порог для нахождения темных областей

Другие реализации: 1. Размытие по Гауссу 2. Выравнивания гистограммы

Что я просмотрел:Алгоритмы заливки, Алгоритмы сброса воды

Большое спасибо ..

Ответы [ 2 ]

2 голосов
/ 26 сентября 2011

Звучит так, как будто вы хотите пометить черные пятна (BLOB-объекты) с помощью алгоритма маркировки двоичного изображения. Это должно дать вам место для начала

2 голосов
/ 26 сентября 2011

Вы должны сначала «пометить» изображение, а затем сосчитать количество найденных вами ярлыков.

операция label - это первая операция, выполняемая в операции анализа BLOB-объектов: она группирует похожие смежные пиксели в один объект и присваивает значение этому объекту.условием для группировки обычно является различие между фоном и передним планом: операция метки сгруппирует смежные пиксели, которые являются частью переднего плана, где фон определяется как чисто черный или чисто белый, а передним планом является любой пиксель, цвет которого не является цветомфон.

операция label довольно проста в реализации и не требует много ресурсов.

_ (см. статью в Википедии или на этой странице для получения дополнительной информации о маркировке. Хороший документ о реализации операции label is «Две стратегии ускорения алгоритмов маркировки подключенных компонентов» Кешенга Ву, Ekow Otoo и Kenji Suzuki ) _

после маркировки подсчитайте количество меток (вы даже можете подсчитать метки)во время маркировки), и у вас есть количество «черных пятен» .

следующий шаг - определить, что такое черное пятно: преобразовать ваше входное изображение в изображение в градациях серого (например, преобразовав его в HSL и используя плоскость яркости), а затем применить пороговое значение.если освещение входного изображения неравномерно, вам может потребоваться более эффективный алгоритм определения порога (форма адаптивный порог ) ...

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...