使用 Matlab 的计算机视觉工具箱计算另一个对象中的特定对象

Question

我有两个独立的图像，它们都来自同一个起始图像。我想基本上将两者重叠并计算一个图像中有多少个圆圈落在第二个图像中的每个较大圆圈内：以下是我正在谈论的一些图像：

小圈子：-

更大的圈子：-

理想情况下，我可以跟踪每个较大的圆圈，并用一些较小的嵌套圆圈对其进行标记。到目前为止，我已经尝试使用较大圆圈的半径，并根据坐标逐一检查所有内容。

这似乎很昂贵，我想知道是否有更好的方法。

Answer 1

好的，这是加快我认为您正在做的事情的简单方法。 （有更快的方法，但当然它们更复杂一些。）

% Get the statistics for redDots.jpg
img = imread('redDots.jpg');   % You should really use a lossless image format like .png
gimg = rgb2gray(img);          % Convert to grayscale
bwimg = im2bw(gimg, .5);       % Convert to bw image (guessing at the threshold)
bwimg = ~bwimg;                % Invert the bw image so dots are white
stats = regionprops(bwimg);    % Find statistics of dots (centroid, area, bounding box)
redCentroids = reshape([stats(:).Centroid], 2, []).';   % Put centroids in format for pdist2

% Repeat the same basic procedure for blackDots.jpg
img2 = imread('blackDots.jpg');
bwimg2 = im2bw(img2, .5);      % blackDots.jpg is alread bw image
bwimg2 = ~bwimg2;
stats2 = regionprops(bwimg2);
blackCentroids = reshape([stats2(:).Centroid], 2, []).';

distMatrix = pdist2(redCentroids, blackCentroids);
radius = 38;                   % found from stats.BoundingBox
connectedDots = distMatrix < radius;

这只是生成一个包含每个红点质心的数组，另一个包含每个黑点质心的数组。然后它使用pdist2计算每个红点和每个黑点之间的距离。

regionprops 还为您提供了边界框，所以我只是手动检查了它以获取红点的直径并硬编码半径。在红点半径范围内的任何黑点都在里面。这是我的测试运行中connectedDots 的值：

connectedDots =

   1   1   1   1   1   1   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   1   1   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   1   1   1   1   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   1   1   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   1   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   1   0   1   1

在connectedDots 矩阵中，每一行代表一个红点。每列代表一个黑点。因此，对于每一行，对应于该行的红点内的每个黑点都有一个 1。 （如果想知道是哪一个，可以回到stats结构，查看stats(rownumber).Centroid。）

要找出每个红点中黑点的数量，您可以：

>> sum(connectedDots,2)
ans =

   6
   2
   4
   3
   2
   1
   1
   4

---

替代方法

这种方法通过将带有红点的图像转换为标记图像来避免pdist2。然后，当我们找到黑点质心的坐标时，我们只需检查标记图像上的那些坐标（实际上是索引），看看那里有什么。这样，我们不必将每个红色质心与每个黑色质心 (O(n*m)) 进行比较，而只需检查每个黑色质心 (O(m)) 的值。最后，我们使用histc 找出每个红点中有多少个黑点。 （您也可以使用较新的histcounts。）

% Process the black dot image the same way as before
imgB = imread('blackDots.jpg');
bwimgB = im2bw(imgB, .5);
bwimgB = ~bwimgB;
statsB = regionprops(bwimgB);
% This time round to get integer subscripts
blackCentroids = round(reshape([statsB(:).Centroid], 2, []).');
% Get the corresponding indices... 
% Centroids are in (x,y) order instead of (row,col)
centroidIdx = sub2ind(size(imgB), blackCentroids(:,2), blackCentroids(:,1));

% Convert red dot image to bwimg as before
img = imread('redDots.jpg');
gimg = rgb2gray(img);
bwimg = im2bw(gimg, .5);
bwimg = ~bwimg;
% Instead of getting centroids, convert to labeled image
redLabelImage = bwlabel(bwimg);   % Label the connected components (red dots)

dotLocations = redLabelImage(centroidIdx);   % Get the label at each index
dotCounts = histc(dotLocations, 1:max(redLabelImage(:)))   % Count them up

结果：

dotCounts =

   6
   2
   4
   3
   2
   1
   1
   4