图像分割如何检测这种静脉连接？（地标）

Question

我需要检测的翅膀蜜蜂静脉连接（图像只是一个例子）。我使用opencv-python。你知道吗

ps：也许图像质量有点下降，但是图像都是一个像素宽的。你知道吗

Answer 1

这是一个有趣的问题。我得到的结果并不完美，但可能是个好的开始。我用只看内核边缘的内核过滤图像。其思想是，一个连接至少有3条线穿过内核边缘，其中规则线只有2条。这意味着当内核在一个连接点上时，结果值会更高，因此阈值会显示它们。
由于线路的性质，有一些正值和一些负值。一个关节很可能会被发现好几次，所以你必须考虑到这一点。你可以通过画小点并检测这些小点来使它们独特。你知道吗

结果：

代码：

    import cv2
    import numpy as np
    # load the image as grayscale
    img = cv2.imread('xqXid.png',0)
    # make a copy to display result
    im_or = img.copy()
    # convert image to larger datatyoe
    img.astype(np.int32)
    # create kernel 
    kernel = np.ones((7,7))
    kernel[2:5,2:5] = 0
    print(kernel)
    #apply kernel
    res = cv2.filter2D(img,3,kernel)
    # filter results
    loc = np.where(res > 2800)
    print(len(loc[0]))
    #draw circles on found locations
    for x in range(len(loc[0])):
            cv2.circle(im_or,(loc[1][x],loc[0][x]),10,(127),5)
    #display result
    cv2.imshow('Result',im_or)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

注意：您可以尝试调整内核和阈值。例如，使用上面的代码，我得到了126个匹配项。但当我使用

kernel = np.ones((5,5))
kernel[1:4,1:4] = 0

带阈值

loc = np.where(res > 1550)

我在这些地方找到了33根火柴：