在做SRT的时候，涉及到了对种子粘连的一个计数，前期做了一些边缘检测算法，效果不是很好，由于时间原因没有深入理解。偶然的机会，有了一点其他想法。
遗传学上广泛应用的拟南芥种子实在是太小了，本身计数就很费劲。出现粘连的时候更是折煞，肉眼几乎分辨不出来。这也是SRT的主攻方向。当时定的方案是主流预处理后边缘检测或者是封闭区域计数，但是由于拟南芥形状过于特殊，经过几轮测试效果都不理想。
暑假有一天在学校聊天聊到煮花生，想要对刚刨出来的花生米计数，就需要先把泥土洗掉，然后再把外壳剥掉，花生米散开，就完成了。恰恰是得益于花生壳紧贴花生米长，因此但从花生壳也可以基本大致判断花生米的个数。由此发散，当出现粘连时候，层层剥皮最后剩下特征点，计数，可行。
如下
识别基本流程
这样存在的一个问题就是种子出现缺口时，可能会导致误判。拟南芥种子因为十分小，目前测试的100-200数据误差可以忽略不计。不过从算法的复用性及准确性看，边缘检测、连通区域计数才是王道啊。
后记：记得有一次看过一句话，“程序员的使命就是让程序员失业”，不如说是让所有人失业，长远看，那其实是创造幸福。
Just Works!
