通过 OpenCV 在原始图像上标记 Blob 检测答案

【问题标题】：Tagging Blob detection on original image via OpenCV通过 OpenCV 在原始图像上标记 Blob 检测
【发布时间】：2021-08-15 04:04:34
【问题描述】：

我想用找到的 blob 标记原始图像。但是每当我进行斑点检测时，它只会制作一个像这样的新图像：

blob 之后的结果图片：

但是，我想显示带有红色标记的原始图像。原图：

我只是使用常规代码进行斑点检测。还有另一种方法可以在原始图像上做红色圆圈吗？所以很清楚他们在哪里。

im_gray = cv2.imread(img,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
(thresh, im_bw) = cv2.threshold(im_gray, 128, 255,cv2.THRESH_BINARY | 
cv2.THRESH_OTSU)

thresh = 50
im_bw = cv2.threshold(im_gray, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

#detect blobs based on features
params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()

# Filter by Area.
params.filterByArea = True
params.minArea = 70
params.maxArea = 150

# Filter by Color (black=0)
params.filterByColor = False  # Set true for cast_iron as we'll be detecting black regions
params.blobColor = 0

# Filter by Circularity
params.filterByCircularity = True
params.minCircularity = 0.5
params.maxCircularity = 1

# Filter by Convexity
params.filterByConvexity = True
params.minConvexity = 0.5
params.maxConvexity = 1

# Filter by InertiaRatio
params.filterByInertia = True
params.minInertiaRatio = 0.3
params.maxInertiaRatio = 0.9

# Distance Between Blobs
params.minDistBetweenBlobs = 0



#thresholded to value 70 detecting blobs:


detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)
keypoints = detector.detect(im_bw)
print("Number of blobs detected are : ", len(keypoints))
#detect blobs: missing the detection based on features
im_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(im_bw, keypoints, numpy.array([]), (0, 0, 255),
                                      cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

【问题讨论】：

问题不清楚。是否要在原始 BGR 图像上绘制红色圆圈？
欢迎来到 Stack Overflow。请阅读帮助中心 (stackoverflow.com/help) 中的信息指南，特别是“如何提出一个好问题”(stackoverflow.com/help/how-to-ask) 和“如何创建最小的、可重现的示例”( stackoverflow.com/help/minimal-reproducible-example).
您是如何创建标签的？请出示代码。
我添加了代码。是的，我想在原始 BGR 图像上画红色圆圈
您是否在非原始图像上出现红圈问题？

标签： python opencv image-processing opencv-python opencv-contour

【解决方案1】：

你的问题是你的最后一行：

im_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(im_bw, keypoints, numpy.array([]), (0, 0, 255),
                                      cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

在这里，您在im_bw 上绘制关键点，这不是您的原始图像，而是您的阈值图像。如果您将此处的im_bw 替换为您的原始图像（例如，使用您已经加载为im_gray 的灰度版本），您应该会得到您想要的结果。

【讨论】：