Algorithm 用于血细胞检测的模式识别算法

我有以下类型的图像（血细胞）：

---

有没有可以检测血细胞的模式识别算法？

OpenCV库包括一个Hough算法，可以在图像中找到圆

看看这篇文章

基于hough变换的红细胞自动计数

---

在您发布的图像中，最强烈的信号似乎是：红细胞的颜色、边缘以及它们是大小大致相同的斑点

下面的简单算法可能有效。你可以用谷歌搜索如何在OpenCV或MATLAB或任何你正在使用的工具中完成这些事情

制作一个二值图像，其中白色=（像素接近红细胞颜色），黑色=（像素远离红细胞颜色）。尝试阈值，直到它看起来很好

模糊图像，然后计算局部最大值（模糊半径和“局部最大值”为预期的血细胞半径，或稍小一点）。模糊的作用是在斑点的中心放置一个白色的峰

---

如果上述情况还不够好，您可能需要采用更先进的方法，因为强亮度梯度往往指向红细胞中心。我的瞳孔检测Github项目中的pdf讨论了如何做到这一点：

顺便说一句。google上有很多关于它的内容。你也会看到。。。你需要了解它们是如何工作的血细胞不是球体。。。所以，在很多情况下，找到圆圈是没有帮助的。。。