使用opencv标记静脉

我试图找出一种在Python中使用OpenCV标记图像中静脉的方法。我遇到的大多数类似文章都使用CLAHE来产生结果，我在灰度图像上多次进行了CLAHE，并且它确实使得静脉更易于看到，但是我无法找出以不同颜色标记静脉的方式。 CLAHE也会显着降低整体图像质量。使用opencv标记静脉

我的输入图像：

后CLAHE 4次：

代码：

import numpy as np 
import cv2 

def multi_clahe(img, num): 
    for i in xrange(num): 
     img = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(4+i*2,4+i*2)).apply(img) 
    return img 

img = cv2.imread('img.png') 

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 

final = multi_clahe(gray, 4) 

cv2.imwrite('image.png',final) 
cv2.imshow('image',final) 

cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows()

来源

2017-09-13 Anurag Jk

首先将图像转换为HSV和独立出来的皮肤区域。然后标记静脉变得相对容易。此外，如果有可能在图像上设置投资回报率来寻找静脉，问题就是小菜一碟。 –

你的意思是手动设置投资回报率？ –

我不能那样做。我想我的代码是通用的。这只是一个测试图像。：/ –