In this regard, the paper presents

In this regard, the paper presents an automated method, which counts the RBCs present in a blood sample. The first
step is to convert the image from RGB color space to gray scale image then, this gray scale image is converted into binary
image by applying Otsu thresholding method. Then, all the non-peripheral holes are filled in this binary image followed
by smoothing. The next step is to fill the peripheral holes and finally, a hole less image is produced. From this hole
less image, each cell is extracted and categorized. Finally, the total number of cells present in this image is counted.
The performance of the proposed approach, along with a comparison with related method, is demonstrated on a set of real images.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในเรื่องนี้ กระดาษแสดงวิธี ซึ่งนับเม็ดอยู่ในตัวอย่างเลือด ครั้งแรกขั้นตอนคือการ แปลงภาพจากพื้นที่สี RGB ให้ภาพโทนสีเทา แล้ว ภาพโทนสีเทาจะถูกแปลงเป็น binaryภาพ โดยการใช้วิธีการ thresholding โอทสึ จากนั้น เติมหลุมไม่ใช่อุปกรณ์ต่อพ่วงทั้งหมดในรูปไบนารีนี้ตามโดยปรับให้เรียบ ขั้นต่อไปคือการ เติมหลุมต่อพ่วง และในที่สุด หลุมผลิตภาพน้อยลง จากหลุมนี้หักภาพ แต่ละเซลล์จะแยก และแบ่งประเภท ในที่สุด จะนับจำนวนของเซลล์ที่อยู่ในภาพนี้ประสิทธิภาพของวิธีการนำเสนอ พร้อมกับการเปรียบเทียบกับวิธีการที่เกี่ยวข้อง แสดงชุดของภาพจริง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในเรื่องนี้กระดาษที่นำเสนอวิธีการอัตโนมัติซึ่งนับเม็ดเลือดแดงที่มีอยู่ในตัวอย่างเลือด ครั้งแรก
ขั้นตอนคือการแปลงภาพจากพื้นที่สี RGB กับภาพระดับสีเทาแล้วภาพระดับสีเทานี้จะถูกแปลงเป็นไบนารี
ภาพโดยการใช้วิธีการกำหนดเกณฑ์ขั้นต่ำใน Otsu จากนั้นทุกหลุมที่ไม่ใช่อุปกรณ์ต่อพ่วงที่เต็มไปในภาพไบนารีตามมา
ด้วยการปรับให้เรียบ ขั้นตอนต่อไปคือการเติมหลุมต่อพ่วงและสุดท้ายภาพหลุมผลิตน้อย จากหลุมนี้
ภาพน้อยแต่ละเซลล์เป็นสารสกัดและจัดหมวดหมู่ สุดท้ายจำนวนของเซลล์ในปัจจุบันในภาพนี้จะถูกนับ
ประสิทธิภาพของวิธีการที่นำเสนอพร้อมกับการเปรียบเทียบกับวิธีการที่เกี่ยวข้องคือการแสดงให้เห็นถึงชุดของภาพที่แท้จริง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการนี้ กระดาษที่นำเสนอเครื่องมืออัตโนมัติ ซึ่งนับ rbcs ที่มีอยู่ในตัวอย่างเลือด ครั้งแรกขั้นตอนในการแปลงภาพจากพื้นที่สี RGB ภาพระดับสีเทา , สีเทาขนาดนี้ภาพจะถูกแปลงเป็นเลขฐานสองการปรับภาพโดยใช้โอทสุวิธี แล้วทั้งหมดไม่รูไปต่อพ่วงภาพไบนารีนี้ตามโดยปรับให้เรียบ . ขั้นตอนต่อไปคือการเติมเต็มหลุมต่อพ่วงและในที่สุดหลุมน้อยกว่าภาพที่ผลิต จากหลุมนี้ภาพน้อย แต่ละเซลล์มีการสกัดและการจัดหมวดหมู่ ในที่สุดจำนวนของเซลล์ ปัจจุบัน ภาพนี้จะนับประสิทธิภาพของวิธีการที่เสนอ พร้อมกับเปรียบเทียบกับวิธี คือ แสดง ในชุดของภาพที่แท้จริง