đếm tế bào máu

Làm thế nào để đếm các tế bào máu trong opencv? Vấn đề là chúng dính vào nhau.

Hình ảnh ví dụ:

Có lẽ cặp biểu đồ hình học ( Geometric Histograms ) thích hợp cho phù hợp với hình dạng vòng tròn một phần?

Chỉ là một ý tưởng không đảm bảo thành công:

1. cô lập các đốm màu đỏ (ví dụ đánh dấu chúng là màu trắng, phần còn lại của hình ảnh là màu đen)
2. thực hiện chuyển đổi khoảng cách cho các đốm màu trắng (mỗi pixel cho biết khoảng cách đến pixel đen gần nhất)
3. thực hiện triệt tiêu không cực đại (lý tưởng là chỉ còn lại các tâm của các vòng tròn)
4. đối phó với các điều kiện không lý tưởng (lọc ra các đỉnh nhỏ từ các vật phẩm)

Tương tự như đề xuất của @ SalemMansour, đây cũng là một cách tiếp cận dựa trên khu vực.

Một ước tính thực sự thô có thể được tính nếu chúng ta có thể giả định

• kích thước ô (tính bằng pixel) không khác nhau nhiều trong tất cả các hình ảnh,
• màu sắc của tế bào không khác nhau nhiều trong tất cả các hình ảnh.

Sau đó, bạn có thể sử dụng kích thước trung bình của một ô và tính toán mặt nạ giá rẻ cho các ô như thế này:

from SimpleCV import *
im = Image("s58Hl.jpg")
r,g,b = im.splitChannels()
cellmask = g.equalize().threshold(90).invert()
masksize = cellmask.getGrayNumpy().sum()/255.
cellsize = 27*27 # premeasured cell size
cellnum = masksize/cellsize
print(cellnum)

Nó cho tôi ~ 211 cho số lượng tế bào.

Hình ảnh mặt nạ là như thế này:

Đối với hình ảnh nhỏ hơn này, tôi sẽ đếm 9 ô theo cách thủ công:

Giải pháp cho kết quả 9,46502057613.

Tất nhiên, nếu bất kỳ giả định nào là không hợp lệ thì phương pháp này là vô ích. Nó cũng nhạy cảm với ngưỡng màu cứng và hằng số kích thước ô. Do cân bằng màu sắc, nó hoàn toàn có thể thất bại nếu không có ô nào hiện diện trong ảnh.

Nhưng nó thực sự đơn giản và rẻ tiền :)

Trước tiên, bạn phải thay đổi hình ảnh thành hình ảnh nhị phân bằng cách sử dụng ngưỡng, phương pháp otsu. Bạn có thể tách rời các ô (các ô chồng chéo) bằng cách sử dụng hình thái toán học như xói mòn, mở. Ước tính diện tích.