从图像中测量以像素为单位的线段长度

Question

我有大量的图片，如下所示。我正在尝试从透射电子显微镜图像中检测纳米粒子，这是我使用OpenCV成功实现的。该图像只是一个较大的透射电子显微镜图像左下角的作物。我想提取'100 nm‘下白色彩色线段的长度。目前，我是手动测量这条线的长度，我想自动化这一点。我认为这可以用OpenCV通过轮廓来完成，但是我还有很多其他的功能，这些特性在图像中也有轮廓。我对Python很陌生，我不太确定如何实现它，或者这一点是否可以实现。我对代码应该做什么的想法：

1. 加载图像
2. 找到白线段
3. 返回它的长度(以像素为单位)。
4. 也很好，如果它检测到该行上方的数字并返回它。

任何建议，指导或‘从哪里开始’的意见将受到极大的欢迎和赞赏。

线段在其特征上是非常独特的，每幅图像中只有一条线。

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Answer 1

您可以对图像进行二值化，以找到比例段的轮廓：

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scale = cv2.imread('scalenanometer.png', cv2.IMREAD_COLOR)
scale_gray = cv2.cvtColor(scale, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# adjust the second value of the next line to tune the detection
ret, thresh = cv2.threshold(scale_gray, 210, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# filter noisy detection
contours = [c for c in contours if cv2.contourArea(c) > 100]
# sort from by (y, x)
contours.sort(key=lambda c: (cv2.boundingRect(c)[1], cv2.boundingRect(c)[0]))
# work on the segment
cv2.rectangle(scale, cv2.boundingRect(contours[-1]), (0,255,0), 2)
x,y,w,h = cv2.boundingRect(contours[-1])
print(x,y,w,h) # x,y: (39 152) w,h: [304 21]

如果要检测值，可以使用tesseract ocr。

Answer 2

一种方法是使用概率Hough线方法来检测直线。

其结果将是：

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现在问题是多行被检测到。我们知道他们的坐标。如果我们把它们全部打印出来：

Pixel Length: 296
Pixel Length: 197
Pixel Length: 308
Pixel Length: 175
Pixel Length: 292
Pixel Length: 229
Pixel Length: 103
Pixel Length: 109

由于检测到了大量的长度，也许找到它的平均值是有意义的：

Average Pixel Length: 109 pixel

虽然我不知道如何将109像素转换为100‘m。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("4HQtp.png")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
base = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 80, minLineLength=1, maxLineGap=6)
pixel_array = []
pixel_length = 0
if base is not None:
    for line in base:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
        pixel_length = np.abs(x2 - x1)
        pixel_array.append(pixel_length)
        print("Pixel Length: {}".format(pixel_length))
    cv2.imshow("img", img)
    cv2.imwrite("hough_img.png", img)
    cv2.waitKey(0)
print("Average Pixel Length: {:.0f} pixel".format(np.average(pixel_array)))