如何检测边缘上的轮廓或斑点？

Question

我正在尝试检测下图中的黑点。

我使用自适应阈值并在 opencv 中使用查找轮廓。这种方法可以成功地检测出灰色背景中的大部分黑点。但是，它无法检测到边缘上的斑点，仅仅是因为轮廓检测认为这些斑点是黑色背景的一部分，请参见此处：

这是我用来获取这些轮廓的代码：

import cv2

image_path = "cropped.png"
img = cv2.imread(image_path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# do adaptive threshold on gray image
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 101, 3)

# apply morphology open then close
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (1, 1))
blob = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (10, 10))
blob = cv2.morphologyEx(blob, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# invert blob
blob = (255 - blob)

# Get contours
cnts, hierarchy = cv2.findContours(blob, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

result1 = img.copy()
cv2.drawContours(result1, cnts, -1, (0, 0, 255), 3)
cv2.imwrite("_Fail_Blob.png", result1)

关于如何检测边缘上的黑点有什么建议吗？最终寻找一种能够输出如下内容的算法：

Answer 1

您可以对选择点使用形态学运算： 举例：

import cv2 
fn = 'IdTPp.jpg'
img = cv2.imread(fn)
img=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
se=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (45,45))
img2=cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, se)
img3=cv2.absdiff(img, img2)
cv2.imshow("detected circles", img3)