How to make a segmentation in fibers?

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Raúl Rivera
Raúl Rivera 2025-5-5
评论： Image Analyst 2025-5-8
Ran in:
Hello
I wanto to make a segmentation in textile photos, aiming to get a difference colour reader, using LAB system . Don't know if it is enough to get a colour filter, as my biggest problem is recognising light colours. It is necesary to use a CNN to get a proper filtering ? Besides it is not necesary to get the full shape of the fiber , just big chunks of them , as I want to get each pixel averaged. Attached are some photo samples and the full code.
First of all, I want to get the foreground stand out from the background . Then to get a the mask eroded until having debris out and getting it clean . And finally getting two mask and recognise its proper colours ,compare them and calculate the difference by dEcmc. Code is in Spanish , hope can understand. Thanks in advance
%Down here some picture samples , between light and dark colours, mostly troubled with light.
a=imread('IMG_20250430_174124109.jpg');
a=imread('IMG_20250430_173858174.jpg');
a = 1792x4080x3 uint8 array
a(:,:,1) = Columns 1 through 30 152 150 151 154 150 143 145 150 145 148 149 152 157 154 155 148 149 152 150 150 150 154 143 153 150 152 151 154 155 154 148 148 150 152 151 147 149 150 151 157 156 145 143 145 153 152 149 149 149 151 154 159 150 157 151 151 150 153 156 155 149 150 150 148 147 149 153 152 139 146 154 149 150 152 152 148 148 148 152 152 152 154 151 156 152 154 153 155 155 154 151 151 150 147 147 150 154 155 153 146 147 145 149 151 151 154 151 149 155 153 149 150 152 155 153 155 154 154 154 153 148 149 150 150 150 150 151 152 157 150 153 153 154 150 147 152 154 150 153 152 150 153 157 156 155 153 150 152 154 154 148 148 149 150 149 147 147 149 153 150 152 151 153 150 150 151 153 151 151 150 146 149 152 151 154 154 152 154 155 153 148 148 147 147 147 146 147 148 148 148 151 150 153 150 150 145 149 151 149 151 144 148 148 149 153 156 156 157 154 151 142 144 146 147 149 150 149 147 150 151 151 152 154 149 152 149 147 150 146 153 152 158 156 155 154 155 153 153 152 151 148 144 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158 157 157 158 152 149 154 159 159 155 159 153 155 153 151 156 157 156 156 158 153 154 155 151 157 153 151 150 152 152 153 153 154 155 155 152 152 158 157 156 157 153 160 159 153 144 143 146 155 158 148 153 153 154 157 151 155 155 156 156 155 157 158 159 157 159 153 156 153 157 155 151 155 159 166 156 160 152 156 156 150 154 149 156 153 156 155 156 157 154 154 155 157 157 155 161 153 154 151 160 157 154 156 153 150 152 157 158 151 150 152 149 157 154 160 160 158 155 160 154 155 154 154 157 153 156 157 154 156 163 160 155 154 157 162 161 160 155 153 152 154 155 159 157 160 163 161 160 163 161 156 156 155 160 158 156 157 159 160 162 159 159 159 158 160 158 157 154 157 154 152 153 151 150 152 157 162 160 158 159 155 159 156 160 158 158 161 159 159 161 158 157 159 157 159 159 158 155 157 154 153 153 151 150 154 156 157 157 156 157 157 161 159 158 155 158 163 160 160 161 160 159 159 157 159 160 159 154 155 154 159 157 159 155 157 152 147 154 159 157 157 156 156 151 152 151 159 161 162 157 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a=imread('IMG_20250430_173858174.jpg');
a=imread('IMG_20250430_174202501.jpg');
a=imread('IMG_20250430_174045678.jpg');
imshow(a)
calculo_de_color(a)
ΔE_CMC = 10.60 → NO aceptable. La diferencia es más clara por 16.04.% La diferencia es más verde por 0.89.% La muestra es más azul por 0.36.% La muestra es más apagada por 0.45.% La fuerza es de 105.63.%
function calculo_de_color(image)
% Función principal: cálculo de color entre dos objetos de una imagen
[BW, maskedRGBImage] = createMask(image);
imagenLab = rgb2lab(im2double(image));
% % Crear elemento estructurante
% SE = strel("disk", 90);
%
% % Procesar la imagen binaria
% BW2 = imerode(BW, SE);
% BW2 = imopen(BW2, SE); % Abrir después de erosionar
%Create a disk shaped structuring element with radius r.
SE = strel("disk",70);
%BW3 = imopen(BW,SE);
BW4 = imclose(BW,SE);
SE = strel("disk",90);
BW2 = imerode(BW4,SE);
% Limpiar regiones pequeñas si hay más de 2 objetos
CC = bwconncomp(BW2);
if CC.NumObjects > 2
stats = regionprops(CC, "Area");
areas = [stats.Area];
[~, idxMin] = min(areas);
BW2(CC.PixelIdxList{idxMin}) = 0; % Eliminar el más pequeño
% CC = bwconncomp(BW2); % Volver a calcular componentes
end
% Etiquetar objetos
[etiquetas, numObjetos] = bwlabel(BW2);
% Comprobación de que haya exactamente dos objetos
if numObjetos ~= 2
error('Se requieren exactamente dos objetos para comparar colores.');
end
% Inicializar arreglo de colores
coloresLab = zeros(numObjetos, 5); % [L a b chroma hue]
% Separar canales
L = imagenLab(:,:,1);
a = imagenLab(:,:,2);
b = imagenLab(:,:,3);
% Recorrer cada objeto encontrado
for k = 1:numObjetos
objetoMask = etiquetas == k;
L_vals = L(objetoMask);
a_vals = a(objetoMask);
b_vals = b(objetoMask);
% Calcular Chroma y Hue
c_vals = chroma(a_vals, b_vals);
h_vals = rad2deg(atan2(b_vals, a_vals));
coloresLab(k, :) = [mean(L_vals), mean(a_vals), mean(b_vals), mean(c_vals), mean(h_vals)];
end
% Calcular diferencia de color
valor = calcular_cmc(coloresLab);
% Evaluar resultados
evaluar(valor);
evaluar_en_color(coloresLab);
% --- FUNCIONES INTERNAS ---
function evaluar(resultado)
if resultado < 1
fprintf('ΔE_CMC = %.2f → ACEPTABLE.\n', resultado);
else
fprintf('ΔE_CMC = %.2f → NO aceptable.\n', resultado);
end
end
function evaluar_en_color(coloresLab)
[dL, da, db, dC, dH] = diferencias(coloresLab);
if dL >= 0
fprintf('La diferencia es más clara por %.2f.%%\n', abs(dL));
else
fprintf('La diferencia es más oscura por %.2f.%%\n', abs(dL));
end
if da >= 0
fprintf('La diferencia es más roja por %.2f.%%\n', abs(da));
else
fprintf('La diferencia es más verde por %.2f.%%\n', abs(da));
end
if db >= 0
fprintf('La muestra es más amarilla por %.2f.%%\n', abs(db));
else
fprintf('La muestra es más azul por %.2f.%%\n', abs(db));
end
if dC >= 0
fprintf('La muestra es más viva por %.2f.%%\n', abs(dC));
else
fprintf('La muestra es más apagada por %.2f.%%\n', abs(dC));
end
fprintf('La fuerza es de %.2f.%%\n',(coloresLab(1,4)/coloresLab(2,4)*100));
end
function [dL, da, db, dC, dH] = diferencias(coloresLab)
dL = coloresLab(2,1) - coloresLab(1,1);
da = coloresLab(2,2) - coloresLab(1,2);
db = coloresLab(2,3) - coloresLab(1,3);
dC = coloresLab(2,4) - coloresLab(1,4);
dH = sqrt(max(0, da^2 + db^2 - dC^2));
end
function C = chroma(a, b)
C = sqrt(a.^2 + b.^2);
end
function dE_CMC = calcular_cmc(coloresLab)
l = 2; c = 1;
L1 = coloresLab(1,1); C1 = coloresLab(1,4); H1 = coloresLab(1,5);
[dL, ~, ~, dC, dH] = diferencias(coloresLab);
SL = (L1 < 16) * 0.511 + (L1 >= 16) * ((0.040975 * L1) / (1 + 0.01765 * L1));
SC = (0.0638 * C1) / (1 + 0.0131 * C1) + 0.638;
if H1 >= 164 && H1 <= 345
T = 0.56 + abs(0.2 * cosd(168 + H1));
else
T = 0.36 + abs(0.4 * cosd(35 + H1));
end
F = sqrt(C1^4 / (C1^4 + 1900));
SH = SC * (F * T + 1 - F);
dE_CMC = sqrt((dL / (l * SL))^2 + (dC / (c * SC))^2 + (dH / SH)^2);
end
function [BW, maskedRGBImage] = createMask(RGB)
% Convertir imagen RGB a Lab
I = rgb2lab(im2double(RGB));
% Umbrales de segmentación (ajustar según aplicación)
channel1Min = 49.326;
channel1Max = 100.000;
channel2Min = -5.358;
channel2Max = 13.890;
channel3Min = -11.423;
channel3Max = 19.375;
% Crear máscara
sliderBW = (I(:,:,1) >= channel1Min) & (I(:,:,1) <= channel1Max) & ...
(I(:,:,2) >= channel2Min) & (I(:,:,2) <= channel2Max) & ...
(I(:,:,3) >= channel3Min) & (I(:,:,3) <= channel3Max);
BW = ~sliderBW; % Invertir máscara (dependiendo de tu aplicación)
% Imagen enmascarada
maskedRGBImage = RGB;
maskedRGBImage(repmat(~BW, [1 1 3])) = 0;
end
end

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采纳的回答

Image Analyst
Image Analyst 2025-5-6
I've spent the bulk of the last 35 years of my career doing color analysis of fabrics/textiles. I'm extremely familiar with it. I even helped develop the ASTM D4265 standard on the topic. You can do calibrated color measurement and color difference measurement but you cannot do it with the simple functions like rgb2lab.
First of all, your images are completely bad. You need to use a light booth where the camera is overhead and the front is not open to the room (have a door that shuts on the light booth to exclude room light). Secondly you need to calibrate your system to an object like the Calibrite Color Checker chart
https://calibrite.com/us/product-category/photographers/
Third, the lens is extremely important. You must use a high quality lens like those from Schneider. If you don't you'll get horrendous lens shading. This means that the center of the image can be as much as 30-50% brighter than the corners (or only 10% brighter with a Schneider lens). Even with a good Schneider lens you'll still get some shading so you'll need to do background correction otherwise the color you measure will depend on where in the image you measure it at.
Fourth, you need to use a scientific or industrial machine vision camera where you can turn off all automatic processing. Using smart phone cameras or even consumer or prosumer cameras (Nikon or Canon) are not to be used (for several reasons I won't get into here).
Next you need to develop accurate transforms to convert arbitrary RGB into calibrated LAB values and you should not use the built-in rgb2lab -- it's not an accurate enough transform for high precision work with very small color differences. You need to develop your own higher order transform. See attached seminar.
Once you have calibrated LAB, then you can use the built-in imcolordiff. If you don't have a controlled lighting setup and calibrate to known standards, then you will get arbitrary and inaccurate LAB values and Delta E values that are not comparable to what you'd get from a spectrophotometer.
  2 个评论
Raúl Rivera
Raúl Rivera 2025-5-6
Thanks for the answer, will have the suggestions accountable . Basically I am prompting to get a fast checking color difference, not trying to replace an spectrophotometer,as in some areas from the company dont have this device to have a numerical answer in differences, and it is not necessary be fully close to the standard sample but to approximate . Therefore ,do you consider a cellphone camera a good option?
Image Analyst
Image Analyst 2025-5-8
I do not. A cell phone is not a good option. You'd be better off using a Canon or Nikon camera with their much larger sensors and ability to turn off most automatic processing. Do you know how much computational photography goes on by the camera in its attempt to present you a pleasing picture? A lot. Perhaps you can see if you can turn off any kind of processing and get just the raw image. Unless you turn off auto gain and exposure you can never do color differencing that you can trust because the camera is changing the brightness of the image all the time so you'd never know if the color difference was a true color difference due to your samples, or if it's due to the camera changing exposure. Plus I'd expect that you have horrendous lens shading, unless the computation photography in the camera did something to compensate for it. Try taking a completely blank shot of a uniform background, like the floor of the light booth. Then use improfile to get an intensity profile across the whole image. Is it completely flat? If not then the color you measure will depend on where the region of interest is in your field of view. That's something you don't want.

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