最近在做荧光图像细胞的识别项目,请问传统算法有什么解决办法吗

因为荧光染料会导致细胞失去大部分形态特征,所以不准备做deep learning。
试过常见的hog svm算法和分水岭算法。切割的细胞主体靠得太近老是被识别成同一个细胞。请问有没有这方面的算法或者资料都可以。

传统方法在这方面做的就是不好,不想用深度学习的话,试试图像无监督分割算法,有监督决策树算法,但是效果肯定没有深度学习的好。

看具体情况和数据量的问题,传统算法不一定就做不了的,一般需要一定量的预处理才行。或者你可以试试halcon,这个比opencv功能接口强一些