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#1
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Cita:
Saludos, |
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#2
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Hola,
Disculpen la intromisión pues no conozco de estos temas, pero me gustaría saber cuál es el problema con el algoritmo de coso. Quizá no sea óptimo, pero hasta donde veo, cuenta las colonias blancas correctamente. // Saludos |
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#3
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para detectar la forma si que se necesitaria recursividad : se podria medir la distancia entre los puntos mas lejanos entre si, creando vectores entre ellos, eliminando los puntos que son combinaciones lineales de estos vectores y los que pertenecen a areas delimitadas 3 a 3, y mirando el numero y angulo de los vectores resultantes...claro esta q seria bastante mas complicado, pero si, se puede hacer
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#4
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Ejem,
¿Y bien? |
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#5
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Código:
¿Y bien? estooo....yo claro esta que estoy de acuerdo conmigo mismo (a veces...) igualmente supongo q se puede mejorar, a ver si me pongo un rato y saco lo que he comentado en el otro post, que parece interesante... saludos |
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#6
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El algoritmo de coso funciona, y funcionará mientras que las figuras sean simples.
La cuestión es que cuando se está llevando el conteo de colonias (me gustaría saber de que: virus, hormigas, células) no es tan simple puesto que las figuras tienden ser un tanto complejas, encimarse, agruparse, etc. Emplear el FloodFill "a secas" como lo emplea coso puede conducir a un conteo erróneo, y se necesita de un algoritmo que permita determinar las semejanzas a la forma del objeto de estudio. ¿Y si consideramos la posibilidad de que la imagen tenga ruido? Una lectura basada en el algoritmo de coso es posible que arroje falsos positivos. Otro motivo más para saber si es necesario un algoritmo de predicción, tal como lo da a entender lo que busca Cesar Junior. Debido a estas cuestiones es que le he pedido a Cesar Junior que nos aporte más información del tema. Saludos, |
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#7
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en el caso que hubiese ruido, se tendria q muestrear la imagen aplicando un filtro de contrastes. En el caso q estuviesen solapadas, con ruido, y del mismo color, seria muy muy dificil que una maquina lo adivinase. Lo mejor seria en ese caso que fuesen imagenes de distinto color, o bien tener una idea aproximada de su forma, o bien de su tamaño, para asi acotar el area de cada entidad. Tambien se podria preparar una red neuronal para, tras sucesivas iteraciones, encontrar una media de forma, tamaño, color de cada objeto y asi intentar predecir el numero de colonias (predecir, pues no seria un algoritmo determinante) existente en la imagen.
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#8
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si bien las circumstancias que comenta delphius harian el algoritmo mucho mas general, no creo que sean (excepto el solapamiento, que se tendria q resolver con distintos colores por figura) necesarias para nuestro amigo cesar junior. en el caso q si, le recomiendo una busqueda de 'redes neuronales reconocimiento de objetos' por google. Hay algunos ejemplos realmente interesantes, que parecen sacados de ciencia ficcion, si esto hoy en dia existe. saludos, voy a cenar
hasta luego |
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#9
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Pero, ¿no estás presuponiendo demasiado Delphius? En el algoritmo original planteado por César, no veo que se intente determinar distintas formas, sólo el número de colonias blancas. Digamos que en esta imagen
![]() hay dos estrellas y dos cruces, pero, si nos limitamos a contar manchas blancas, pues yo veo tres. // Saludos |
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#10
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Cita:
Yo por las dudas, yo prefiero agarrar el cañón. No vaya a ser cosa... ![]() ![]() Y bueno, si se trata de contar manchas si, tal vez baste y sobre con algo similar a lo que pasó coso. Saludos, |
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#11
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Estuve pensando en el algoritmo que describes y me he quedado pensando ¿Cúando se da por válido un punto blanco y se explora hacia otro lado?
Tengo entendido que los algoritmos de estos tipos lo que hacen es calcular la dirección del cambio entre los colores vecinos (los 8) y reposicionarse en en la dirección donde detectan la mayor "sensibilidad". Por lo general la condición de parada y válidación del objeto se establece cuando entre los pixeles vecinos no hay cierta "sensibilidad" y/o superan un valor umbral de decisión. El asunto aqui es que no necesariamente los puntos blancos son vecinos ni ocupan un pixel. Es posible que haya muchos pixel de distancia entre un punto blanco y otro. Tal como describes el algoritmo, da la idea de que siempre se posiciona en el primer pixel vecino (entre los 5) blanco que encuentre ¿Y si no encuentra? ¿Que se hace? ¿Allí es cuando se da por entendido que se encontró un punto? Me gustaría que nos dieras más referencia del tema que estás tratando. Saludos, |
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