OpenCV blob 检测不区分明确定义的 blob答案

【问题标题】：OpenCV blob detection not discriminating between well defined blobsOpenCV blob 检测不区分明确定义的 blob
【发布时间】：2017-05-18 23:14:42
【问题描述】：

我正在尝试检测某些图像中定义明确的斑点，我可以轻松地将图像阈值设置为仅具有我想要检测的白点，但斑点检测器似乎将其中一些组合在一起或错过了其他斑点。有一个更好的方法吗？有什么方法可以找到每个连接的白色像素岛，而且速度不是很慢吗？

阈值图像：

检测到的斑点：

用于将阈值处理成 blob 的代码：

import numpy as np
import cv2

params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()
# we are looking for white blobs in a mask
params.blobColor = 255
params.filterByColor = True
params.filterByArea = True
params.minArea = 0
# Blobs larger than 50 pixels are noise
params.maxArea = 50
# enabling these can cause us to miss points
params.filterByCircularity = False
params.filterByConvexity = False
params.filterByInertia = False
detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)

img = cv2.imread('Threshold Out.png', flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

keypoints = detector.detect(img)

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
img = cv2.drawKeypoints(img, keypoints, np.array([]), (0, 0, 255),
                        cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

while True:
    cv2.imshow('out', img)
    key = cv2.waitKey(0)
    if key == 27:
        break

【问题讨论】：

要调试它，我会在cvtColor() 之后再次尝试阈值化或计算颜色，以确保所有像素确实为 0 或 255。
@MarkSetchell 您会注意到我在将检测器转换为 RGB 之前应用了检测器，以避免此类问题
哎呀，是的。也许早点检查一行，以防阅读已经完成。
我实际上遇到了你描述的问题，在这之前我发现了 cv2.IMREAD_GRAYSCALE 标志
我不会说 Python，但在 imread 中应该说 flags= 吗？

标签： python-2.7 opencv

【解决方案1】：

阅读C docs for the blob detector params 后，有一个名为minDistBetweenBlobs 的参数并将其设置为1 解决了我的问题。

检测到的斑点：

更新代码：

import numpy as np
import cv2

params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()
# we are looking for white blobs in a mask
params.blobColor = 255
params.filterByColor = True
params.filterByArea = True
params.minDistBetweenBlobs = 1
params.minArea = 0
# Blobs larger than 50 pixels are noise
params.maxArea = 50
# enabling these can cause us to miss points
params.filterByCircularity = False
params.filterByConvexity = False
params.filterByInertia = False
detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)

img = cv2.imread('Threshold Out.png', flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

keypoints = detector.detect(img)

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
img = cv2.drawKeypoints(img, keypoints, np.array([]), (0, 0, 255),
                        cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

while True:
    cv2.imshow('out', img)
    key = cv2.waitKey(0)
    if key == 27:
        break

【讨论】：

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