Set an application icon.

Use two radius in the configuration, one computed with the image resolution and one by granulometry.

The images to be analyzed can be selected.

Use real unit (um and ppi) instead of pixel in the parameters.

Improve readability of highlighted RBCs.

Add a way to pan from the preview.

* Add the analysis window.
* Other improvements.

* Add the possibility to set an RBC as healthy or infected

GUI (work in progress..)

GUI (work in progress..)

GUI (work in progress..)

Add the panel to display image source previews.

* Add area granulometry (not used for the moment)
* beginning of a little GUI.

* Try another approach to remove false ellipses without success (commented).
* Add otsu method in ImgTools.

Use float32 to reduce memory footprint.

Cleaning, micro-optimizations.

Cleaning.

Use float32 images instead of byte to improve the edge detection precision.

Use k-means instead of k-medians.

* Treat some special cases when ellipses intersecting.
* Some adjustments.

Simplification of the parasite marker.

Change the way the parasites are detected.

Little adjustments.

* Remove ellipses with a too high standard variation.

Cleaning.

Fix a bug in the ellipse overlap area computation.

Change the parasite detection method.

* Remove the 'DoG' filter.
* Fix the are opening.

Add functions to apply an area opening and to compute granulometry.

Fix an out-of-bound array access.

* Remove ellipses with too small area (improved).
* Draw all the ellipses in debug mode.

Improve the thinning process performance.

The main process is now complete.

Remove ellipses touching the edges.

beginning of the classifier.

Finding ellipses and parasites.

First commit of the f# source code.

Add some tests on different variations of Hough algorithm.

Logiciel de parasitémie lié au papier de Charles Ma.