O projeto MorphLineDetection "Detecção de formas elípticas em imagens usando Morfologia Matemática" é uma implementação em Python e C do projeto de mestrado "Detecção de ovos de S. Mansoni apartir da detecção de seus contornos". Para maiores detalhes, imagens e vídeos segue o link do projeto: http://www.ime.usp.br/~edelgado/projeto.php
- Python versão 2.5 ou superior
- PIL (Python Imaging Library)
- NumPy e Scipy
- SDC Morphology Toolbox for Python
Para solicitar a bibliotéca SDC Morphology Toolbox for Python precisa-se seguir os seguintes passos:
- solicitar uma licença
- executar o script "
/morph4python16/morphinstall", e logo abrir a página "/morph4python16/register.html" - preencher os campos e submeter o formulário
- você receverá um e-mail com a licença "pymorph_license.txt"
- copiar e colar a licença "pymorph_license.txt" na pasta "~/morph4python16/"
Precisa-se definir diretórios específicos devido a configurações em variáveis de ambiente e criação de links simbólicos.
Por exemplo colocar os scripts Python em /home/user/myDownloadedSoftware/ O pacote MMorph em /home/user/software/morph4python16/
As seguintes configurações devem ser realizadas:
-
Incluir a licença do pacote MMorph na variável de ambiente PATH.
export PATH = $PATH:/home/user/software/morph4python16 -
Criar a variável de ambiente LD_LIBRARY_PATH, para que o computador encontre as bibliotecas compartilhadas do software e do pacote MMorph (.so).
export LD_LIBRARY_PATH = $LD_LIBRARY_PATH:/home/user/software/morph4python16:/home/user/myDownloadedSoftware
- A través da GUI
Para executar pela Interface gráfica, usa-se o script projeto.py.
python projeto.py
- A través dum terminal
Executar o script respectivo de cada processo. Por exemplo, num terminal deve escrever:
Para suavizado da imagem:
python processoSuavizado.py '/home/user/folderWithImages/' '/home/user/folderWithImagesResult/' 8 60 30
Para aplicar o filtro de Ordem:
python processoFiltroDeOrdem.py '/home/user/folderWithImages/' '/home/user/folderWithImagesResult/' 6 1 10
Para detecção de linhas:
python processoDeteccaoDeContornos.py '/home/user/folderWithImages/' '/home/user/folderWithImagesResult/' 6 70 1 500
Para detecção de elipses:
python processoDeteccaoDeElipses.py '/home/user/folderWithImages' '/home/user/folderWithImagesResult' 150 0.1 150 0.3 500 50 0.95
Observação: Os parâmetros são de exemplo, eles estão fortemente relacionados às características própias de cada tipo de imagens.
- Edwin Delgado Huaynalaya [email protected]
- Robert Ainsley McLaughlin [email protected]
- Nina T. S. Hirata [email protected]