matlab血细胞自动分类

基于图像处理的血细胞自动分类是生物医学方面的一个重要应用。下面是一个基于MATLAB的血细胞自动分类的简单步骤：

1.读取图像并进行预处理，包括去噪、增强和分割等操作。

2.提取血细胞的特征，例如大小、形状、颜色等。

3.使用分类器对血细胞进行分类，例如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。

4.根据分类结果对血细胞进行计数和分析。

以下是一个基于MATLAB的血细胞自动分类的简单示例代码：

% 读取图像
img = imread('blood_cells.jpg');

% 预处理
img = imnoise(img, 'gaussian', 0.02);
img = imadjust(img, [0.3 0.7], []);

% 分割
bw = imbinarize(img, 'adaptive', 'ForegroundPolarity', 'dark');

% 特征提取
stats = regionprops(bw, 'Area', 'Perimeter', 'Eccentricity', 'Solidity');
features = [stats.Area; stats.Perimeter; stats.Eccentricity; stats.Solidity];

% 分类
load('svm_model.mat'); % 加载SVM模型
label = predict(svm_model, features');

% 计数和分析
num_cells = length(label);
num_rbc = sum(label == 1);
num_wbc = sum(label == 2);
disp(['Total number of cells: ' num2str(num_cells)]);
disp(['Number of red blood cells: ' num2str(num_rbc)]);
disp(['Number of white blood cells: ' num2str(num_wbc)]);