http://listick.ru/share/wmnDQ
задача с такого изображения посчитать общее количество  клеток
и количество клеток с темной окраской

где искать и куда копать

чот не понял... Каких клеток? пикселей чтоле?

(1) на изображении снимок с микроскопа - кровь или ткани органов
в материале есть клетки - их окрашивают
здоровые - светлые
больные - более темные
вот надо подсчитать соотношение больных к здоровым

(2) погрешность будет, много смазаных клеток, не четкое изображение

(2) Если только отношение (к примеру, в процентах), то тогда нужно посчитать кол-ко точек с разными цветами. Ну и потом как угодно поделить одно на другое. Ну и конечно нужен диапозон цветовю Короче, задачка специфичная.

(3),(4) т.е. вы можете взятся за эту задачу?
по сути не исключается работа человека с программой
напрример - сначала вывести контрастностью или еще чем изображение так, что бы клетки четко выделялись на фоне фона
а потом вывести - что бы на белом фоне остались только "больные" клетки - это в любом случае будет быстрее подсчета "вручную"

(5) Готов оплатить работу? Если есть снимок с микроскопа в эл. виде, пришли на мыло. Надо с ним поиграться.
И да, это будет Делфи )))

(0)ИМХО так-
Сначала обработка изображения для повышения контраста фильтром.
Потом писать подсчет клеток вообще, заодно подсчитывая сколько из них темных.

(0) в делфяке достаточно просто просто реализовать.

(0) Больше на структуру дерева похоже.

(8) ну... не совсем уж тривиально. Нужно продумать алгоритм по определению контура/кол-ва клеток с учетом размытости границ.

писал такое лет 12 назад на делфях. суть - калибровка на образце известного размера для вычисления соотношения мм.кв/пиксель. затем подсчёт пикселей с разными цветами и перевод в мм.кв

(10) если ему просто отношение нужно, то не обязательно. Просто бежишь по изображению и считываешь пиксели. Получаешь число темных пикселей и число светлых. Далее делишь и получаешь отношение (ну или процент).

Разумеется если ему не нужно знать количество отдельных пятен (но по (0) вроде не нужно)

(10)
Та ладно. Просто делится картинка на квадраты. Для каждого квадрата определяется его "больность". Например больше 60% - квадрат окрашен. Потом определяем, есть ли смежные окрашенные квадраты. Если есть - то это один общий квадрат.
По тому же принципу получаем количество здоровых клеток.

При большой детализации - получаем достаточно точную картину

(12)
Количество пикселей у здоровых и больных клеток может быть разное

контуры нет необходимости определять. нужна площадь а для этого см 11

я такое делал для определения концентрации наркоты

(14) да, ему количество нужно, а не процент. Тогда не прокатит.

поработать с резкостью, а потом

http://gis-lab.info/qa/im-countpixels.html

если бы процент, то это проще... И то будет погрешность... А вот прям точное количество - проблема.

(13) Ну как вариант, но тоже есть что продумать надо.

двигаясь по горизонтале можно определить начало и конец клетки но есть нюанс если клетки наложились. имхо надо искать какие то уникальные особенности указывающие на центр клетки и только тогда играться

В (13) станадратный механизм обработки изображений. Ну очень упрощенный конечно, но для (0) должно хватить. При пиксельной детализации определится вообще идеально

Единственно - сложная процедура определения смежных областей

уууууу, такие обработки никто попиксельно не делает. спектральный анализ это и преобразования фурье, но что об этом говорить 1сникам, они же ууууууух

(23) ну всех убрал просто!

(0) Мне вот интересно, что это за задача.
Если человек к реальному медицинскому прибору, пишет программу, то как его вообще без знаний туда пустили?
А так похоже на одну из шарлатанских программ, которые на каждом углу висят под названием "Компьютерная диагностика организма". ))

(21)
Двигаясь по горизонтали/вертикали определяем принадлежность пикселя(больной, здоровый, пустота). Если она не совпадает с принадлежностью левого, верхнего и левоверхнего пикселя - то увеличиваем счетчик клеток данного типа.
(23)
Молодец. Красавец. Можешь теперь с высокоподнятой головой покинуть ветку :)
(25)
Можно подумать, что программы пишут только высокопрофессиональные спецы. Разные люди пишут

(26) "Можно подумать, что программы пишут только высокопрофессиональные спецы. Разные люди пишут" - конечно. И результат, соответственно тоже получается разный.

было уже

(27)
Не всегда квалификация программиста коррелирует с качеством программного продукта.
HELLO WORLD будет написана одинакова 80% програмеров

(29) Вот скажи, ты бы хотел чтобы тебе диагноз по его программе поставили?
Я бы нет ))

(29) Ты неправ про 80%. Языков программирования несколько больше, чем 1, и соответственно, программы по выводу HELLO WORLD будут сильно различаться уже хотя бы языками :)

(30) а какие знания требуются от программиста для допуска к медицинскому прибору? что он должен по твоему знать?

(25) а давно программы стали диагностировать? может все-таки этим люди занимаются?

(32) Понятия не имею что он должен знать, но уж точно не задавать вопросов на форуме 1с. Мое личное мнение

(34) ты так в этом уверен? т.е. если тебе предложат новую интересную работу по направлению которого ты не знаешь ты откажешься? я правильно понимаю?

(31)
Не важно. В рамках одного языка программирования распределение проф/середняк/ламье приблизительно совпадает с средним по всем языкам. А 80% реализаций данной программы совпадет

(34) а чем тебе форум не нравится? или чел попросил на 1С написать? или для тебя секрет что тут очень много программеров которые пришли в 1С из других языков?

вообще задача относительно простая

алгоритм
1. делаем копию изображения
2. на копию накладываем фильтр на цвет (тут нужно поигратся)
3. полученую копию преобразуем к черно белому варианту без градаций серого (порог - нужно подбирать)
4. считаем черные пиксели которые имеют соседей и формируем объекты
5. считаем объекты которые имеют определенное количество точек (например от 100 до 300)

далее повторяем для другого фильтра.

задачка уровня "курсовой работы"...

(38) ой ли. я тоже невнимательно прочитал задачу. ему количество кровяных кленток надо а не соотношение "белые/черные".

(39) а ты не внимательно прочитал мой пост, я предлогаю именно то что нужно...

кстати именно этот алгоритм используется для распознования дорожных знаков...

(5) нет не готов, просто говорю что могут быть грабли )

(40) всё это я написал давно и выше. но проблема при наложении двух и более объектов друг на друга

(42) да да, и это тоже

кроме того клетки имеют неправильную форму на фото. т.е. если клетка на фото имеет форму буквы "С" или "S" то алгоритм определения количество объектов по наличию белого пикселя справа или слева от чёрного не срабатывает.

Насколько я понимаю изначально задача стоит посчитать количество клеток вообще, а потом уже количество кровянных клеток. Поэтому все попиксельные алгоритмы подсчета соотношения идут лесом.
Надо загнать картинку в фотошоп пограться с фильтрами чтобы добится четкого выделения объектов, после чего реализовать этот фильтр программно, и на обработанной картинке посчитать объекты и обозначить их границы, и после этого границы объектов наложить на исходную картинку и выбрать уже объекты с нужным цветом.

(44)
Ну значит надо не слева/вверху проверять, а на уже построенной матрице. Смысл то от этого не теряется.

(44) Есть средние размеры. Изобратать генетические алгоритмы для (0) не стоит имхо. Разумный предел +/- у способа в (38)