android - 使用 OpenCV 分析蛋白质凝胶的数据

Question

所以我想做的是编写一个应用程序，至少在未来可以移植到移动平台(例如 android)，可以扫描蛋白质凝胶图像并返回数据，例如 strip 数列中的(即权重)，相对浓度( strip 的厚度)以及每列中每个的权重。

对于那些不熟悉的人，将变性蛋白质的混合物(基本上，分子直接制成)加载到每个柱子中，并使用电流将蛋白质拉过凝胶(因为蛋白质是极性分子) .此图像每一侧的结束列 http://i52.tinypic.com/205cyrl.gif是你放置已知重量蛋白质混合物的地方(所以如果你有 4 个不同的重量，顶部的带是最大的重量，并且蛋白质的重量/大小随着它向下传播而减小)。使用 OpenCV 可以分析这样的事情吗？给定的图像是一种看起来非常干净的凝胶，它们通常会变得非常困惑(参见谷歌图像)。我想如果我允许用​​户输入列数，哪些列包含已知的重量标记和它们的实际重量，以及提供一个可调整的矩形来调整凝胶边缘的大小，那么也许可以扫描和从这些凝胶的图像中提取数据？我浏览了一本关于 OpenCV 的教科书，但我没有看到任何明显和可靠的方法可以解决这个问题。有任何想法吗？也许不同的库会更合适？

Answer 1

我相信你可以使用 OpenCV 做到这一点

我的方法是基于颜色的分离。然后计算单独的不同组件。

在大步骤中，您的应用将执行以下步骤:

1. 加载图像，通过应用的 GUI 手动旋转图像，以满足您的需求

2. 创建第二张灰度图像，其中每个像素包含一个介于 [0,255] 之间的值，表示原始点的颜色与目标颜色的匹配程度(在 this image 的情况下为蓝色阴影) 在我的一个实验中，我使用了模糊集和 alpha 切割的概念来提取特定颜色的对象。三角隶属函数给了我很好的结果。这只是意味着我已经定义了 triangular functions for all three color channels RGB，并对作为输入给出的每种颜色的结果求和。如果颜色值接近三角形的中心，那么我就有很强的相似性。另外，通过控制三角形的宽度，您可以定义匹配的公差。 (另一种选择是使用梯形隶属函数)

3. 此时您有一个灰度图像，其中背景(凝胶)为黑色，蛋白质为灰/白色。如果您想清除一些噪音，请使用 morphological operators (第 127 页)侵 eclipse 和扩张(openCV 中的 cvErode 和 cvDelate)。

4. 之后，可以用这个great openCV based blob extraction library提取剩余灰色区域的边界框 - 代表蛋白质

5. 有了边界框的所有坐标，您就可以应用自己的算法来提取您想要的任何数据

在我看来，OpenCV 为您提供了所有必要的工具。但是，可能很难获得完全自动化的解决方案。但我相信您可以轻松构建一个 GUI，您可以在其中设置在上述步骤中应用的运算符的参数

至于 Android:我没有为移动平台开发，但我知道你可以为这些设备创建 C++ 应用程序——已经阅读了几个关于 iPhone 和 openCV 的问题——所以我认为你的应用程序是可移植的，或者至少它的图像处理部分(GUI 可能过于特定于平台)。