Сравнить и сопоставлять изображения с разными изображениями?

Отказ от ответственности: я начинаю, может быть, этот вопрос плохо для вас, надеюсь, вы понимаете.

Мне нужно создать экспертную систему кожных заболеваний, используя PHP-программирование. Точка соответствует двум различным изображениям или более, а система сопоставляет/сравнивает изображения из базы данных/файлов с изображениями пользователя, а затем задает вопрос пользователю, который вводит изображение. Вопрос исходит из результата сопоставления/сравнения, который примерно соответствует изображению из базы данных/файла.

Например, это изображения пользователя с кожными болезнями чешуек: Scabies picture 1Scabies picture 2Scabies picture 3

И вот это образ образца из базы данных/файла.

Scabies picture 4Scabies picture 5Scabies picture 6Scabies picture 7

Теперь, как я могу сопоставить/сравнить изображения?

Я уже прочитал эти вопросы Сравнение изображений - быстрый алгоритм, Сравните изображения, чтобы найти различия, Инструмент для сравнения изображений в Windows, Алгоритм сравнения двух изображений, Алгоритм быстрого сравнения изображений \matrix и статья из http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/ (детектор ключевой точки SIFT) и http://www.cmap.polytechnique.fr/~yu/research/ASIFT/demo.html (ASIFT, SIFT, MSER), но, похоже, только с одним и тем же изображением, отличным от положения, сделайте снимок.

и все они не могут мне помочь (или я не понимаю LOL).

Я мало разбираюсь в библиотеке OpenCV, может ли библиотека OpenCV справиться с ней?

Пожалуйста... мне нужна ваша помощь. Спасибо:).

Изменить:

Может ли это изображение объяснить: schematic of an skin diseases expert system

Проблема заключается в шаге 2.

+2
источник поделиться
3 ответа

Вы можете сделать морфологический анализ на изображениях оттенков, различая нормальный цвет кожи и нездоровый красный цвет. То есть, перейдите в пространство HSV, извлеките компонент H, его пороговое значение и затем проанализируйте размер и форму белых областей, например, последовательная эрозия.

Однако шансы довольно тонкие. У вас проблема с масштабом (т.е. Вы не знаете, насколько велика сделанная фотография), у вас нормальные проблемы с нормализацией цвета и яркости, и у вас есть дополнительная проблема больших вариаций, присутствующих в кожных заболеваниях.

Это довольно сложная проблема, даже для людей, которые изучали обработку изображений. Если у вас нет предшествующего опыта обработки изображений (и если вы пытаетесь использовать PHP для такой проблемы, скорее всего, нет), подготовьтесь к длительному процессу обучения. По крайней мере, несколько месяцев.

0
источник

Я действительно не знаю о медицинской ситуации, изображений было достаточно, чтобы сделать меня больной.:)

Однако, я думаю, вам нужно найти области, которые имеют разные цвета с фактическим скином. Поэтому я рекомендую эту ссылку в качестве отправной точки. Вы можете использовать "сегментированные частицы" или "точки в максимумах", чтобы определить количество и плотность, или что-то вроде дезориентации на коже, и это может быть руководством к тому, что такое болезнь. Кроме того, вы можете получить значения цвета этих точек по "результатам" в одной и той же ссылке.

0
источник
другие ответы

Связанные вопросы


Похожие вопросы

ФАЗА I

Перейдите в Google Images и загрузите свое изображение. У Google есть функция поиска похожих изображений и будет пытаться сделать совпадение. Вероятно, Google будет просто соответствовать вам другим фотографиям кожи или частей тела. Установите верхний предел ваших ожиданий на соответствие результатам Google в распознавании изображений. Если этот верхний предел недостаточно хорош...

ФАЗА II

Используйте экспертную систему (возможно, 3 уровня глубины вопроса и ответ, чтобы классифицировать условие). Ниже приведен список условий кожи, над которыми я работаю. Конечно, вам нужно будет поместить человеко-читаемые описания рядом с любыми медицинскими терминами.

Acne
Cyst/cysts
Infected cyst
Non-infected cyst
Acne cyst
Epidermal cyst
Myxoid cyst
Ganglion cyst
Synovial cyst
Sebaceous cyst
Helial cyst
Auricular
Hidradenoma
Syringoma
Hidradenitis
[...] Nevi/nevis
Pigmented
Congenital
Typical
Atypical / Dysplastic
Inflamed
Irritated
[other]
[...] Carcinoma
Basal cell
Superficial
Squamous cell
In situ
Squamous cell ((what does this mean??))
Other
Melanoma
In situ
Keratosis/keratoses
Actinic
Seborrheic
Irritated
Pigmented
Warty
[...] Verruca (wart)
Common
Genital
Condylomatous
Plantar
Digital
Periungal
Filiform
Palmar
Urticaria (hives)
Generalized
Vasulittic
Contact
Vasculitis
Allergic
Leukocytoclastic
[...] Dermatitis
Seborrheic
Exematous
Eczematous
Eczematous
Eczematoid
Lichenoid
Psoriasiform
Pityriasiform
Nummular
Lichen simplex
Hypersensitivity
Dyshidrotic
Palmar-plantar
Psoriasis
Palmo
Plantar
Pustular
Erythrodermic
Hyperhydrosis
Lichen planus
Blistering disease
Pemphigoid
Pemphigus
Herpes simplex
Herpes zoster
Insect bite reaction
Lipom
Excoriations / prurigo
Tinea [...] (fungus)
Versicolor
Pedis
Unguium
Cruris
Capitis
Facilie
Corporis
Scarring
Post-funeral
Traumatic
Post-radiation
Acne
Keloid
Hypertrophic
Atrophic
Scleroderma
Localized
Systemic
Perleche
Cheilitis
Balanitis
Morphea
Atrophoderma
Vascular lesions
Pumpura
Eccliymosis
Angiomata
Pyogenic Granuloma
Telangiectasias
Varix
Port Wine Stain
Candidiasis
Impetigo lesions
Folliculitis
Furunculosis (boils)
Abscess 
[...] Ulceration
Infected 
Non-infected
Intertrigo
Abnormalities of Pigmentation
Post-inflammatory Hyperpigmenation
Hypopigmentation
DePigmentation
Vitiligo
Melasma
Chloasma
Rhiels Melanosis
Poikiloderma
Dyschromia
Pityriasis
Pityriasis Alba
Pityriasis Rosea
Rubra Pilaris
Lichenoides
Acuta (PLEVA)
Dry Skin
Asteatosis
Ichthyosis
Hyperkeratosis
0
источник

Посмотрите другие вопросы по меткам или Задайте вопрос