X-ray görüntüsünden el kemiklerini çıkarın

Question

Elin röntgen görüntüsünü aldım. Kemikleri otomatik olarak çıkarmam lazım. Farklı teknikleri kullanarak bir elinizi kolayca bölümlere ayırabilirim. Ama kemikler almam ve bu teknikleri kullanmama yardım etmem gerekiyor. Kemiklerin bir kısmı daha parlaktır, o zaman orbitaldir, bu yüzden eğer eşikleri kullanırsam bazıları hayal kırıklığına uğrarken diğerleri de daha açık bir eşik olur. Ve sanırım belki de elin bir bölgesini eşleştirmeliyim? Bir kare olmayan ROI eşik mümkün mü? Belki başka çözümleriniz var, önerileriniz var mı? Belki OpenCV gibi bazı kütüphaneler ya da bunun için bir şeyler var mı? Herhangi bir yardım çok iyi olurdu!

Genişletilmiş:

                                  Raw Image                                             Beklenen Çıktı

Answer 1

Bir yaklaşım segmentinde eli ve parmakları dan kaynaklanıyor olabilir resim:

Ve sonra sadece eli siluet ile başka bir görüntü oluşturmaya devam edin: silüet sahip olduktan sonra

görüntüyü zarar verebilir biraz daha küçük yapmak için .

void detect_hand_and_fingers(cv::Mat& src); 
void detect_hand_silhoutte(cv::Mat& src); 

int main(int argc, char* argv[]) 
{ 
    cv::Mat img = cv::imread(argv[1]); 
    if (img.empty()) 
    { 
     std::cout << "!!! imread() failed to open target image" << std::endl; 
     return -1;   
    } 

    // Convert RGB Mat to GRAY 
    cv::Mat gray; 
    cv::cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY); 
    cv::Mat gray_silhouette = gray.clone(); 

    /* Isolate Hand + Fingers */ 

    detect_hand_and_fingers(gray); 
    cv::imshow("Hand+Fingers", gray); 
    cv::imwrite("hand_fingers.png", gray); 

    /* Isolate Hand Sillhoute and subtract it from the other image (Hand+Fingers) */ 

    detect_hand_silhoutte(gray_silhouette); 
    cv::imshow("Hand", gray_silhouette); 
    cv::imwrite("hand_silhoutte.png", gray_silhouette); 

    /* Subtract Hand Silhoutte from Hand+Fingers so we get only Fingers */ 

    cv::Mat fingers = gray - gray_silhouette; 
    cv::imshow("Fingers", fingers); 
    cv::imwrite("fingers_only.png", fingers); 
    cv::waitKey(0); 

    return 0; 
} 

void detect_hand_and_fingers(cv::Mat& src) 
{   
    cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE, cv::Size(3,3), cv::Point(1,1)); 
    cv::morphologyEx(src, src, cv::MORPH_ELLIPSE, kernel);  

    int adaptiveMethod = CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C; // CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 
    cv::adaptiveThreshold(src, src, 255, 
          adaptiveMethod, CV_THRESH_BINARY, 
          9, -5); 

    int dilate_sz = 1; 
    cv::Mat element = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE, 
             cv::Size(2*dilate_sz, 2*dilate_sz), 
             cv::Point(dilate_sz, dilate_sz)); 
    cv::dilate(src, src, element); 
} 

void detect_hand_silhoutte(cv::Mat& src) 
{ 
    cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE, cv::Size(7, 7), cv::Point(3, 3)); 
    cv::morphologyEx(src, src, cv::MORPH_ELLIPSE, kernel);   

    int adaptiveMethod = CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C; // CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 
    cv::adaptiveThreshold(src, src, 255, 
          adaptiveMethod, CV_THRESH_BINARY, 
          251, 5); // 251, 5 

    int erode_sz = 5; 
    cv::Mat element = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE, 
             cv::Size(2*erode_sz + 1, 2*erode_sz+1), 
             cv::Point(erode_sz, erode_sz)); 
    cv::erode(src, src, element); 

    int dilate_sz = 1; 
    element = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE, 
             cv::Size(2*dilate_sz + 1, 2*dilate_sz+1), 
             cv::Point(dilate_sz, dilate_sz)); 
    cv::dilate(src, src, element); 

    cv::bitwise_not(src, src); 
}