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方案1
- 原圖 I rgb2gray 轉(zhuǎn)換到灰度空間 gray
- 原圖轉(zhuǎn)換到hsv空間，提取v空間
- 亮度圖v減去 灰度圖 得到 R
- R進(jìn)行閾值化 選取合適的閾值，得到初始 mask
方案2
梯度極大值判斷。轉(zhuǎn)換到灰度空間，計(jì)算直方圖，進(jìn)行直方圖閾值分割。
方案3:
像素值和圖像均值的差值進(jìn)行閾值判斷。
經(jīng)過實(shí)際檢驗(yàn)，通過加入限制條件，還是發(fā)現(xiàn)第三種方法的魯棒性更好，當(dāng)然也可能是其他方法沒有進(jìn)一步優(yōu)化的可能。如何加入限制條件，以及如何選擇處理的通道，這里不好說。有興趣可以加我微信討論。(WeChat:ItchHacker)
這里放一張我的算法的檢測(cè)效果：
原圖：
55Klfe.png
標(biāo)注檢測(cè)區(qū)域：
55Kkaq.png
檢測(cè)結(jié)果：
55Kc02.jpg
其實(shí)下面兩個(gè)痘也是檢測(cè)出來了的，因?yàn)槲疫€要對(duì)后面的圖像做一些處理，所以進(jìn)行了一些限制，具體就不說了。
