【发布时间】：2019-08-08 04:48:02
【问题描述】：
我正在尝试开发一种方法来计算image 中的亮点数量。斑点应该是高斯点源，但是噪音很大。此图像中可能有大约 10-20 个实际点源。我的第一个想法是使用 sigma = 15 的gaussian convolution，这似乎做得很好。
首先，有没有更好的方法来隔离这些亮点？
其次，我如何“检测”亮点，即计算它们？我对来自 opencv 的圆形霍夫变换没有任何运气。
编辑：Here is the original without gridlines、here is the convolved image without gridlines。
【问题讨论】：
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你能提供没有网格线的图像吗？还有第二张标记的图像，您希望找到的亮点清晰地圈起来？谢谢。
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@MarkSetchell，我添加了没有网格线的图像。至于预期的来源，我实际上不知道它们是哪个。我现在更关心检测和计数它们。
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这里有一个与另一个 opencv 函数相关的问题要检查：stackoverflow.com/questions/8076889/…
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将图像转换为灰度和阈值以提取亮点。然后使用 SimpleBlobDetection，它应该为您提供白色区域的计数。如果您保留颜色或太小，您甚至可以使用它来删除颜色错误的那些
标签： opencv image-processing computer-vision detection feature-detection