检测图像中嵌入的斑点区域答案

【问题标题】：Detecting embedded blob regions in an image检测图像中嵌入的斑点区域
【发布时间】：2016-09-25 08:37:20
【问题描述】：

我在上述图像（原始）中查找 blob 区域（标记为红色）时遇到问题。

目前我能想到两个解决方案

1.使用 SimpleBlobDetector (opencv) 查找 blob 区域 opencv SimpleBlobDetector 可以很好地检测断开或孤立的 blob 区域，但是当区域像图像中的那样附加时它会失败

2。编写自定义代码通过逐像素迭代来检测模式这种解决方案肯定能解决问题，但会涉及大量数学运算，而且处理时间也会急剧增加，所以这是最后一种方法。

有没有人知道解决此类问题的方法，可能的解决方案是

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我还没有这样做，但也许您可以尝试找到一种方法来计算 blob 的估计半径，然后将其与要再次处理的图像隔离开来，这样它就不会将连接的 blob 算作一个。

OpenCV 文档说：

从这些组中，估计斑点的最终中心及其半径，并作为关键点的位置和大小返回。

昂贵但也许值得一试。 OpenCV 使用 SimpleBlobDetector 进行各种过滤，我认为有一个用于循环。你可以利用它。

【讨论】：

谢谢，我尝试使用 opencv 的 blob 算法，问题是我说过它只会找到孤立的 blob，简单来说，当使用上面的图像时，它根本不会检测到任何 blob，因为整个T 形图像而不是斑点
哦，对了，对不起，我很困惑。检测到的闭合轮廓怎么样？就像如果这些斑点是连接的，那么它们必须具有封闭的不规则形状。但如果这也不起作用，那么也许您可以编写自定义代码。祝你好运
上图是单一轮廓，因此无法进一步破坏。当然整个图像会有一个不规则的形状，但问题不是要找到整个图像是否不规则，而是要找到轮廓中存在的这些像斑点一样的小区域。