使用opencv缩放空间斑点检测

Question

我是图像处理和计算机视觉方面的新手，我想使用具有不同尺度空间的高斯拉普拉斯算子来检测图像中的斑点。以下链接详细说明。 http://www.cs.utah.edu/~jfishbau/advimproc/project1/ http://www.cs.utah.edu/~manasi/coursework/cs7960/p1/project1.html 到目前为止，通过使用 opencv2，我已经设法获取图像，应用具有各种内核的高斯滤波器并应用拉普拉斯滤波器。我乘以 sigma 对整个图像进行平方以放大信号（参见链接中的描述），然后我应用阈值。下一步是检测局部最大值和最小值，这样我就可以获得斑点中心并能够绘制圆圈，但我不知道该怎么做以及我到目前为止所做的图像处理是否正确。这是我的代码：

int main(){

    image1 = imread("butterfly.jpg",0);

    drawing1 = imread("butterfly.jpg");

    blobDetect(image1,drawing1);
waitKey();
    return 0;
}

void blobDetect(Mat image, Mat drawing){

    int ksize = 1;
    int n =1;

    Mat result[10];
    for(int i=0; i<10; i++){
    cv::GaussianBlur(image,result[i],cv::Size(ksize,ksize),ksize/3,0);
    n+=1;
    ksize = 2*n-1;
    }

    ksize = 1;
    n =1;
    for(int i=0; i<10; i++){
    cv::Laplacian(result[i],result[i],CV_8U,ksize,1,0);
    n+=1;
        ksize = 2*n-1;
   }

   ksize = 1;
   int cols = image.cols;
   int rows = image.rows;
   for(int a=0; a<10; a++){
    for(int i=0; i<rows; i++){
        //uchar* data = result[a].ptr<uchar>(rows);
        for(int j=0; j<cols; j++){
            result[a].at<uchar>(i,j) *= (ksize/3)*(ksize/3);                
        }   
    }
    ksize++;
    ksize = 2*ksize-1;
}
    

for(int i=0; i<10; i++){
    cv::threshold(result[i], result[i], 100, 255, 0);
}
    
}

这是预期的结果

谢谢

Answer 1

检测轮廓后，可以使用

minEnclosingCircle()

最好看看这个教程：

http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/shapedescriptors/bounding_rects_circles/bounding_rects_circles.html