参考下面提到的链接: -
图片1:
图片2:
图 2 是应用adapthisteq
后跟Wellner 的自适应阈值后得到的
有人可以帮我去掉那个粗边框吗,因为在处理图像时,图像边框的坐标也被提取了。我试过了,imclearborder
但那些接触边界的静脉也被移除了。
此外,我的印象是,与图 1 相比,图 2 中的静脉图案的尺寸有所增加。
谢谢你。
参考下面提到的链接: -
图片1:
图片2:
图 2 是应用adapthisteq
后跟Wellner 的自适应阈值后得到的
有人可以帮我去掉那个粗边框吗,因为在处理图像时,图像边框的坐标也被提取了。我试过了,imclearborder
但那些接触边界的静脉也被移除了。
此外,我的印象是,与图 1 相比,图 2 中的静脉图案的尺寸有所增加。
谢谢你。
你提供的图片大小不一样。但下面的代码是一般的想法:
代码:
hand = imread('hand.png'); % this the hand
hand = hand(1:235,1:309);
thresh = imread('thresh.png'); % this is the "veined" image with the large border
thresh = thresh(:,:,1);
thresh(hand < 100) = 256;
figure, imshow(thresh)
输出:
基本上,只要在拳头上做一个简单的门槛。通过逻辑索引选择这些点。然后,将“脉络”图片中这些索引的值设置为白色值(1 或 256,取决于它是否合乎逻辑)。
此外,如果您提供的图像尺寸相同且对齐,右侧的轻微黑色边框区域将消失。我还建议使用imdilate
withimerode
来摆脱小块。