Hemocitómetro – Recuento de células – Universidad Amrita
ResumenUn sistema autónomo de recuento de objetos puede ayudar a las industrias a realizar un seguimiento de su inventario en tiempo real y ajustar su tasa de producción adecuadamente. En este trabajo hemos propuesto un algoritmo robusto que es capaz de detectar todas las instancias de un objeto particular en una imagen de escena e informar de su recuento. El algoritmo comienza seleccionando inteligentemente los puntos SURF (Speeded Up Robust Feature) en base a la estabilidad y proximidad en la imagen prototipo, es decir, la imagen del objeto a contar. Los puntos SURF de la imagen de la escena se detectan y se comparan con los de la imagen prototipo. Se introduce la noción de vector de rejilla de características (FGV) y clúster de rejilla de características (FGC) para agrupar los puntos SURF que se encuentran en una instancia concreta del prototipo. Se ha desarrollado un modelo de aprendizaje basado en Support Vector Machine para separar las instancias verdaderas del prototipo de las falsas alarmas. Tanto el entrenamiento como la inferencia se producen prácticamente en tiempo real a efectos prácticos. El algoritmo es robusto a las variaciones de iluminación de la imagen de la escena y es capaz de detectar instancias del prototipo que tengan diferente distancia y orientación con respecto a la cámara. El algoritmo completo se ha incorporado a una aplicación de escritorio que utiliza una cámara para informar en tiempo real del recuento del prototipo en la imagen de la escena.Palabras clave
1 lavado del hemocitómetro
La presente invención proporciona un método para detectar un objeto. El método incluye capturar una imagen binaria del objeto, y determinar una proyección de la imagen binaria a un primer eje. El método incluye además determinar una diferencia entre un perfil de un objeto de la blanco al primer eje y la proyección en una pluralidad de posiciones a lo largo del primer eje, y detectar el objeto determinando si la diferencia entre el perfil y la proyección es menos que un umbral en una de la pluralidad de posiciones.
[0002] La presente invención se refiere a la detección de un objeto y más particularmente a un método para la detección bidimensional y el reconocimiento del objeto a partir de imágenes de silueta basadas en proyecciones múltiples.
[0004] La rápida detección y reconocimiento de objetos bidimensionales (2D) es necesaria en muchas aplicaciones de visión artificial. Por ejemplo, la detección de objetos 2D es a menudo necesaria para detectar, reconocer y distinguir objetos que se mueven en una cinta transportadora.
[0005] Cuando los objetos pueden caracterizarse y distinguirse basándose en la forma, las imágenes de siluetas obtenidas mediante iluminación de contraluz ofrecen la posibilidad de centrarse únicamente en la forma del objeto sin verse influidas por las superficies de los objetos u otros reflejos. Como resultado, se puede clasificar una silueta binaria (por ejemplo, blanco/negro o 0/1). La silueta binaria puede capturarse utilizando una cámara estándar o una cámara de barrido lineal.
Carga de un hemocitómetro para el recuento manual de células
La presente invención proporciona un método para detectar un objeto. El método incluye capturar una imagen binaria del objeto, y determinar una proyección de la imagen binaria a un primer eje. The method further includes determining a difference between a profile of a target object to the first axis and the projection at a plurality of positions along the first axis, and detecting the object by determining if the difference between the profile and the projection is less than a threshold at one of the plurality of positions.
La presente invención se refiere a la detección de un objeto y más particularmente a un método para la detección bidimensional y el reconocimiento del objeto a partir de imágenes de silueta basadas en proyecciones múltiples.
En muchas aplicaciones de visión artificial se necesita una rápida detección y reconocimiento de objetos bidimensionales (2D). Por ejemplo, la detección de objetos 2D es a menudo necesaria para detectar, reconocer y distinguir objetos que se mueven en una cinta transportadora.
Cuando los objetos pueden caracterizarse y distinguirse en función de su forma, las imágenes de siluetas obtenidas mediante iluminación de contraluz ofrecen la posibilidad de centrarse únicamente en la forma del objeto sin verse influidas por las superficies de los objetos u otros reflejos. Como resultado, se puede clasificar una silueta binaria (por ejemplo, blanco/negro o 0/1). La silueta binaria puede capturarse utilizando una cámara estándar o una cámara de barrido lineal.
Recuento de células
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