Hizyan Hanum嗨
黑暗哈桑Memon嗨
让我试着回答你的问题。
如果你想要我进一步发展的任何特定部分我的回答只是让我知道。
如果觉得有用请其标记为接受答案,谢谢提前:
1。
捕获
一个= imread (“sample1.jpg”);
标题(“初始图像”);
2。
有时RGB层之间的差异显示了一个清晰的边界
图(5);瓦拉=冲浪(var(双(A), 0, 3));
。
B = varA.CData;
B (B < 1000) = 0;
B (B > = 1000) = 255;
图(6);imshow (B)
。
3所示。
RGB分裂
因为方差细胞看起来“脱水”,RGB分裂
ColorList = {“红”“绿色”“蓝”};
N = 255; gr = 0:1 / (N - 1): 1;
图(1);imshow(一个);
提出= 0 (N, 3);提出(:1)= gr;
图(2);人力资源= imshow (ind2rgb((:,: 1),提出));标题(ColorList {1});
%过滤绿色
提出= 0 (N, 3);提出(:,2)= gr;
图(3);hg = imshow (ind2rgb((:,: 2),提出));标题(ColorList {2});
%过滤蓝调
提出= 0 (N, 3);提出(:,3)= gr;
图(4);hb = imshow (ind2rgb((:,:, 3),提出));标题(ColorList {3});
C = hg.CData;
图(7);imshow (C);
C = C (:: 2), C = 255 * C;
C (C > 150) = 255;
C C (< 150) = 0;
图(8);imshow (C);
。
4所示。
面积,以像素为单位
元素个数(C)
=
198660年
区域像素
(非零元素个数(~ C))
=
6172年
一样
[残雪,cy] =找到(~ C);
元素个数(cx)
=
6172年
在百分比
100 *元素个数(非零(~ C)) /元素个数(C)
=
3.106815664955200
有3.1%是红色的标记细胞
5。
后和MATLAB的例子使用RGB到L * a * b和k - means聚类
一个= imread (“sample1.jpg”);
图(1);imshow (A)
cform = makecform (“srgb2lab”);% RGB到L * a * b颜色空间
lab_he = applycform (cform);
ab =双(lab_he (:,: 2:3));
nrows =大小(ab, 1);
ncols =大小(ab, 2);
ab =重塑(ab nrows * ncols 2);
nColors = 3;%与k - means聚类
%重复集群3次,以避免局部最小值
[cluster_idx, cluster_center] = kmeans (ab、nColors“距离”,“sqEuclidean”,“复制”3);
pixel_labels =重塑(cluster_idx、nrows ncols);%标签所有像素! ?
图(2);imshow (pixel_labels[]),标题(集群的图像标记指数”);
segmented_images =细胞(1、3);
rgb_label = repmat (pixel_labels [1 1 3]);
为k = 1: nColors%子图片分割的颜色
颜色=;
颜色(rgb_label ~ = k) = 0;
segmented_images {k} =颜色;
结束
图(3);imshow (segmented_images{1}),标题(“对象在集群1”);
图(4);imshow (segmented_images{2}),标题(《集群对象2》);
。如果标签被所有感兴趣的细胞,只有细胞感兴趣的(假设小斑点不包含红色标记)然后更准确的面积百分比
C = segmented_images {2};
C1 = C (:: 1); imshow (C1)
C1 (C1 > 100) = 255; C1 (C1 < 100) = 0;
100 *元素个数(非零(C1)) /元素个数(C1)
=
2.281787979462398
谢谢你的时间和注意力,欢迎任何反馈等待答案
约翰BG
