Python 从边缘检测区域

我有一张显微照片，显示了一些有着清晰边界的颗粒。我已经使用OpenCV Python来检测这些边界（使用了一个Canny过滤器），我认为它的尝试是相当成功的，见图。我想识别和标记由检测到的边缘限定的各个区域，然后获得包含这些区域的区域（像素数）。如果之前有人问过（并回答过）这个问题，我深表歉意，但我还没有找到任何令人满意的答案

提前谢谢

原始图像 原始图像被检测到的边缘覆盖

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如果颗粒在颜色上没有区别（可能是在原始数据上，而不是在压缩格式上），您可能需要使用贝克线来区分内部和外部。谷粒的边缘在内部呈黑色，在外部呈白色。但这也取决于显微镜的焦点

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如果您的颗粒没有完全包围背景斑点，您可以使用一种方法。

您可以添加原始图像和另一个图像，在其中以绿色或其他颜色标记所有要计数的像素吗？这似乎是一个完美的应用程序tutorial@Miki根据我在教程中的理解，将分水岭方法应用于与背景具有良好对比度的对象。正如您在我的图像中看到的，只有边界具有对比度，但颗粒本身具有与背景相同的强度，因此分水岭不起作用。您将如何继续将教程内容应用于此问题？@MPA，对不起，我以前没有看到原始图像。你是对的，这不是小事。对不起，仍然不知道要计算哪些像素。。。你知道轮廓的内部和外部是什么吗？如果是，只需使用cv:：findContours并计算轮廓像素。但是看起来轮廓没有闭合，所以可能首先尝试对边缘执行闭合操作（cv:：Explate，然后是cv:：腐蚀），然后再提取轮廓。