यह एक समस्या मैं फिर से के समान दिखता है केंद्रीय प्लेटों पर बढ़ते जीवाणु उपनिवेशों को अलग करना था। मैंने थ्रेसहोल्ड छवि पर एक दूरी परिवर्तन किया (आपके मामले में आपको इसे उलटा करने की आवश्यकता होगी)। फिर दूरी मानचित्र के शिखर पाए गए (एक फैला हुआ दूरी मानचित्र और दूरी मानचित्र और शून्य मानों के बीच अंतर की गणना करके)। फिर, मैंने प्रत्येक चोटी को एक सर्कल (सिक्का) का केंद्र और दूरी मानचित्र में चोटी का मूल्य सर्कल के त्रिज्या के रूप में माना।
यहाँ इस पाइप लाइन के बाद अपनी छवि का परिणाम है: 
मैं OpenCV के लिए नया हूँ, और C++ तो मेरे कोड शायद बहुत गंदा है, लेकिन मैंने किया था कि:
int main(int argc, char** argv){
cv::Mat objects, distance,peaks,results;
std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;
objects=cv::imread("CUfWj.jpg");
objects.copyTo(results);
cv::cvtColor(objects, objects, CV_BGR2GRAY);
//THIS IS THE LINE TO BLUR THE IMAGE CF COMMENTS OF THIS POST
cv::blur(objects,objects,cv::Size(3,3));
cv::threshold(objects,objects,125,255,cv::THRESH_BINARY_INV);
/*Applies a distance transform to "objects".
* The result is saved in "distance" */
cv::distanceTransform(objects,distance,CV_DIST_L2,CV_DIST_MASK_5);
/* In order to find the local maxima, "distance"
* is subtracted from the result of the dilatation of
* "distance". All the peaks keep the save value */
cv::dilate(distance,peaks,cv::Mat(),cv::Point(-1,-1),3);
cv::dilate(objects,objects,cv::Mat(),cv::Point(-1,-1),3);
/* Now all the peaks should be exactely 0*/
peaks=peaks-distance;
/* And the non-peaks 255*/
cv::threshold(peaks,peaks,0,255,cv::THRESH_BINARY);
peaks.convertTo(peaks,CV_8U);
/* Only the zero values of "peaks" that are non-zero
* in "objects" are the real peaks*/
cv::bitwise_xor(peaks,objects,peaks);
/* The peaks that are distant from less than
* 2 pixels are merged by dilatation */
cv::dilate(peaks,peaks,cv::Mat(),cv::Point(-1,-1),1);
/* In order to map the peaks, findContours() is used.
* The results are stored in "contours" */
cv::findContours(peaks, contours, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
/* The next steps are applied only if, at least,
* one contour exists */
cv::imwrite("CUfWj2.jpg",peaks);
if(contours.size()>0){
/* Defines vectors to store the moments of the peaks, the center
* and the theoritical circles of the object of interest*/
std::vector <cv::Moments> moms(contours.size());
std::vector <cv::Point> centers(contours.size());
std::vector<cv::Vec3f> circles(contours.size());
float rad,x,y;
/* Caculates the moments of each peak and then the center of the peak
* which are approximatively the center of each objects of interest*/
for(unsigned int i=0;i<contours.size();i++) {
moms[i]= cv::moments(contours[i]);
centers[i]= cv::Point(moms[i].m10/moms[i].m00,moms[i].m01/moms[i].m00);
x= (float) (centers[i].x);
y= (float) (centers[i].y);
if(x>0 && y>0){
rad= (float) (distance.at<float>((int)y,(int)x)+1);
circles[i][0]= x;
circles[i][3]= y;
circles[i][2]= rad;
cv::circle(results,centers[i],rad+1,cv::Scalar(255, 0,0), 2, 4, 0);
}
}
cv::imwrite("CUfWj2.jpg",results);
}
return 1;
}
आपको सबसे अच्छा परिणाम मिला है .. मैं आज रात जावासीवी पर कोशिश करूंगा! –
+1 दिलचस्प दृष्टिकोण। – karlphillip
** हालांकि **, [मुझे आपके कोड से मिली छवि] (http://imageshack.us/photo/my-images/526/58131003.jpg/) आपके द्वारा दिखाए गए एक से थोड़ा अलग है। – karlphillip