使用 OpenCV 分析蛋白质凝胶数据

Question

所以我想做的是编写一个应用程序，至少在将来，它可以移植到移动平台（例如 android）上，它可以扫描蛋白质凝胶的图像并返回诸如条带数量之类的数据（即权重）在列中，相对浓度（条带的厚度），以及每列中每个的权重。

对于那些不熟悉的人来说，变性蛋白质的混合物（基本上，分子完全是直的）被加载到每根柱子中，并在电力的作用下将蛋白质拉过凝胶（因为蛋白质是极性分子） .此图像http://i52.tinypic.com/205cyrl.gif 每一侧的最后一列是放置已知重量的蛋白质混合物的位置（因此，如果您有 4 个不同的重量，顶部的条带是最大的重量，蛋白质的重量/大小减小它向下移动的距离越远）。是否可以使用 OpenCV 进行分析？给定的图像是一个看起来很干净的凝胶，它们经常会变得很乱（见谷歌图片）。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，并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？也许不同的库会更适合？

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。

您的应用会大步执行以下步骤：

1. 加载图像，通过应用程序的 GUI 手动旋转缩放，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（以this image 为蓝色阴影） 在我的一个实验中，我使用了模糊集和 alpha 切割的概念来提取某种颜色的对象。三角隶属函数给了我很好的结果。这仅仅意味着我已经定义了triangular functions for all three color channels RGB，并对作为输入的每种颜色的结果求和。如果颜色的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，您可以定义匹配的容差。 （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，蛋白质为灰色/白色。如果您想清除一些噪音，请使用 morphological operators（第 127 页）腐蚀和扩张（openCV 中的 cvErode 和 cvDelate）。

4. 在它之后，可以使用这个great openCV based blob extraction library来提取剩余灰色区域的边界框——代表蛋白质

5. 拥有边界框的所有坐标后，您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 为您提供了所有必需的工具。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，但我知道您可以为这些设备创建 C++ 应用程序 - 已阅读有关 iPhone 和 openCV 的几个问题 - 所以我认为您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）。