使用OpenCV在小而嘈杂的图像上进行特征检测

Question

我的图像非常嘈杂，很小（相关部分为381×314），而且功能非常微妙。

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点数，但我很高兴只需隔离区域内的较亮点和线并删除背景结构（在本例中为单元格）。

使用OpenCV我尝试过直方图均衡（破坏细节），找到轮廓（不起作用），使用颜色范围（颜色太近了？）

有关其他事项的任何建议或指导吗？我不相信我能获得更高分辨率的图像，所以这项任务是否可以使用相当困难的资源？

Answer 1

（这不是Python的答案，因为我从未使用过Python / OpenCV绑定。下面的图片是使用Mathematica创建的。但我只是使用了基本的图像处理功能，所以你应该能够实现它Python自己。）

非常通用的＆＃34;技巧＆＃34;在图像处理中，要考虑删除您正在寻找的东西，而不是实际寻找它。因为经常删除它比找到它容易得多。例如，您可以对其应用morphological opening，median filter或gaussian filter：

这些过滤器可有效去除小于过滤器尺寸的细节，并使较粗糙的结构或多或少保持不变。因此，您可以从原始图像中获取差异并查找局部最大值：

（您必须使用不同的＆＃34;详细信息删除过滤器＆＃34;以及过滤器尺寸。只有一张图片无法判断哪一种效果最佳。）