在 OpenCV 中检测二进制 blob答案

【问题标题】：Detecting binary blobs in OpenCV在 OpenCV 中检测二进制 blob
【发布时间】：2018-05-30 15:08:39
【问题描述】：

我的图像中有一些彩色矩形，通过 HSV 阈值处理成功识别。结果如下所示：

现在我想将大斑点检测为一个点。我用cv2.SimpleBlobDetector() 和自定义参数试了一下：

import cv2
import numpy as np

mask = cv2.imread('mask.png')
original = cv2.imread('original.png')
params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()
# thresholds
params.minThreshold = 10
params.maxThreshold = 200
#params.thresholdStep = 20

# filter by area
params.filterByArea = True
params.minArea = 1
params.maxArea = 10000

# filter by circularity
params.filterByCircularity = False

# filter by convexity
params.filterByConvexity = False

# filter by inertia
params.filterByInertia = False

detector = cv2.SimpleBlobDetector(params)

keypoints = detector.detect(mask)
img_keypoints = cv2.drawKeypoints(original, keypoints, np.array([]), (0,0,255), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
cv2.imwrite('keypoints.png', img_keypoints)

这是结果和原始图片的样子：

我希望红点位于绿点的中心。

我该如何解决这个问题？非常感谢您的帮助。

编辑：我忘了说：因为我已经有一个二进制图像作为输入，真的有必要在cv2.SimpleBlobDetector() 中生成多个二进制图像吗？是否可以将值更改为以下内容：

params.minThreshold = 127
params.maxThreshold = 127

通过生成二进制图像来减少不必要的 CPU 使用？

EDIT2：请注意，我使用的是 OpenCV 2，而不是 3

谢谢。

【问题讨论】：

标签： python opencv

【解决方案1】：

当使用cv2.SimpleBlobDetector() 时，它会寻找颜色较深的斑点。在您的情况下，mask 中的矩形是白色的，而图像的其余部分是深色的。因此，它无法为自定义参数集找到任何 blob。

我只是对现有代码做了一些更改：

将蒙版读取为灰度图像而非彩色图像：

mask = cv2.imread('mask.png', 0)

将mask 转换为二值图像，矩形以深色突出显示：

ret, mask = cv2.threshold(mask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

使用您的代码从这里开始，得到了您所期望的以下结果。

结果：

【讨论】：