使用 OpenCV 对小而嘈杂的图像进行特征检测答案

【问题标题】：Feature detection on a small, noisy image with OpenCV使用 OpenCV 对小而嘈杂的图像进行特征检测
【发布时间】：2014-06-18 19:15:10
【问题描述】：

我的图像非常嘈杂，很小（相关部分为 381 × 314）并且特征非常微妙。

源图像和裁剪的相关区域也在这里：http://imgur.com/a/O8Zc2

任务是使用 Python 计算相关区域内的白色点的数量，但我很乐意仅隔离该区域内较亮的点和线并移除背景结构（在本例中为单元格）。

使用 OpenCV，我尝试过直方图均衡（破坏细节）、寻找轮廓（不起作用）、使用颜色范围（颜色太接近？）

关于其他尝试的任何建议或指导？我不相信我能得到更高分辨率的图像，那么这个任务在相当困难的来源上是否可行？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

（这不是 Python 答案，因为我从未使用过 Python/OpenCV 绑定。下面的图像是使用 Mathematica 创建的。但我只使用了基本的图像处理函数，所以你应该能够在Python 是你自己的。）

图像处理中一个非常普遍的“技巧”是考虑删除您正在寻找的东西，而不是实际寻找它。因为通常，删除它比找到它要容易得多。例如，您可以对它应用 morphological opening、median filter 或 gaussian filter：

这些过滤器有效地去除了小于过滤器尺寸的细节，并且或多或少地保留了较粗糙的结构。因此，您可以从原始图像中获取差异并寻找局部最大值：

（您必须尝试使用不同的“细节去除过滤器”和过滤器尺寸。没有办法判断哪一个最适合仅使用一张图像。）

【讨论】：

纯粹的天才。我盯着那个单元格看了一个小时，试图想出一种方法来获得这些点，但从未想过获得背景！我将在 OpenCV 中尝试这个过程。非常感谢！
@Nikie 你能把注释的字体增大一点吗？我几乎无法阅读它。你申请了哪一个获得红点？
@kkuilla：您可以在单独的选项卡中打开图像。（图像是内联下采样的）。我使用了红十字的中值结果——但是开场/高斯的结果看起来质量相似。
我无法打开新标签页，恐怕。不知道为什么。您可以将字体大小设置为非常大的值，例如 36 或 48。然后在下采样时看起来还不错。无论如何，这是一个很好的答案。 +1
@PFM：实际上，我只是使用了ImageData 和-，即我将图像转换为二维数组并用它进行了算术运算。我猜 Python 中的等价物是将 PIL 图像转换为 NumPy 数组。