如何解决髋关节假体轮廓检测
我是图像处理的新手，尝试使用 python 和打开 cv 从 X 射线图像中找到髋关节假体的轮廓。我尝试使用多种方法并应用了许多关于轮廓检测的教程，例如二进制阈值、直方图均衡化、非锐化掩蔽。此外，我尝试使用诸如 DoF 之类的过滤器，但结果非常嘈杂。
我通过应用以下方法获得的最佳结果：
img = cv2.imread(image_Path)
grey_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(grey_img,60,200)
contours,hi = cv2.findContours(edges,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,255,0),3)
输入示例 #1
输入示例#2
输入示例 #3
结果
我尝试在 canny 方法之前应用直方图均衡化，但结果更糟。
您能否帮助我了解检测完整假体的最佳方法以及如何去除检测到的其他轮廓。 还有如何处理不同对比度的图像，因为并非所有的X光片都带有清晰的假体。
预先感谢您的帮助
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