所以我想写一个应用程序，至少在未来可以移植到移动平台（如android），该平台可以扫描蛋白质凝胶的图像并返回数据，如一列中的条带数量（即权重）、相对浓度（条带厚度）和每列中每个条带的权重。
对于那些不熟悉的人来说，变性蛋白质的混合物（基本上是完全笔直的分子）被加载到每个柱中，通过电将蛋白质拉过凝胶（因为蛋白质是极性分子）。此图像每侧的结束列http://i52.tinypic.com/205cyrl.gif是放置已知重量的蛋白质混合物的地方（因此，如果你有4个不同的重量，顶部的带子是最大的重量，蛋白质的重量/大小越低）。这样的东西可以使用OpenCV进行分析吗？给定的图像是一种看起来非常干净的凝胶，它们经常会变得非常凌乱（参见谷歌图像）。我想，如果我允许用户输入列的数量，哪些列包含已知的重量标记和它们的实际重量，并在凝胶边缘提供一个可调整大小的矩形，那么也许可以扫描并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，但我没有看到任何明显和可靠的方法。有什么想法吗？也许换一个图书馆更合适？
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成分。
在大步骤中，您的应用程序将执行以下步骤：
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加载图像，通过应用程序的GUI手动旋转比例，以满足您的需求
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创建第二个灰度图像，其中每个像素都包含一个介于[0255]之间的值，该值表示原点的颜色与目标颜色的匹配程度（在该图像中为蓝色阴影）在我的一个实验中，我使用了模糊集和阿尔法切割的概念来提取特定颜色的对象。三角隶属函数给了我很好的结果。这只是意味着我已经为所有三个颜色通道RGB定义了三角形函数，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，那么我有很强的相似性。此外，通过控制三角形的宽度，可以定义匹配的公差。（另一种选择是使用梯形隶属函数）
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在这一点上，你有一个灰度图像，其中背景（凝胶）是黑色的，蛋白质是灰色/白色的。如果你想清除一些噪音，请使用形态运算符（第127页）侵蚀和扩张（openCV中的cvErode和cvDelate）。
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之后，可以使用这个伟大的基于openCV的斑点提取库来提取剩余灰色区域的边界框-代表蛋白质
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有了边界框的所有坐标，你可以应用自己的算法，提取你想要的任何数据
在我看来，OpenCV为您提供了所有必要的工具。然而，完全自动化的解决方案可能很难获得。但我相信你可以很容易地构建一个GUI，在上面描述的步骤中，你可以设置你应用的操作员的参数
至于Android：我不是为移动平台开发的，但我知道你可以为这些设备创建C++应用程序-已经阅读了几个关于iPhone的问题；openCV-，所以我认为你的应用程序是可移植的，或者至少是它的图像处理部分（GUI可能太特定于平台）。