opencv简单blob检测,得到一些未检测到的blob

时间:2017-06-19 14:51:24

标签: c++ opencv image-processing blob

我在线搜索了一下并在stackoverflow上使用搜索,但是在这个问题上找不到我想要的东西。所以基本上我使用简单的blob检测,从opencv,到我的图像中的白色区域(已经是二进制)和非常相似的图像我得到非常不同的结果,在哪些斑点被检测到,哪些不是,这里是一个例子,在定义simpleblobdetector时是我的参数。

image1 image2

正如您所看到的,某些斑点未被检测到,这是我的探测器配置:

void blobDetect(cv::Mat img) {
    cv::SimpleBlobDetector::Params params;
    if (Daytime) {
        params.minThreshold = 23;
        params.maxThreshold = 25;
    }
    else {

        params.minThreshold = 3;
        params.maxThreshold = 5;
    }
    params.thresholdStep = 1;

    params.filterByColor = true;
    params.blobColor = 255;
    params.filterByArea = true;
    params.minArea = 300;
    params.maxArea = 400000;
    params.filterByCircularity = false;
    //params.minCircularity = "";

    params.filterByConvexity = false;
    //params.minConvexity = "";

    params.filterByInertia = false;
    //params.minInertiaRatio = "";

    cv::Ptr<cv::SimpleBlobDetector> detector = cv::SimpleBlobDetector::create(params);

    std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;

    detector->detect(img, keypoints);

    cv::Mat im_with_keypoints;

    std::cout << keypoints.size() << std::endl;

    drawKeypoints(img, keypoints, im_with_keypoints, cv::Scalar(0, 0, 255), cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);

    imshow("display4", im_with_keypoints);
}

所以我问,是不是因为斑点的形状和大小?(我怀疑这个选项,因为在某些情况下它可以找到大范围的奇怪形状)我认为简单的斑点检测可以找到任何像素组,是它更适合圆形斑点或类似的东西?我应该考虑使用其他算法还是构建自己的算法?还是有办法解决这个问题并提高简单blob检测的准确性?

我知道这些问题很多,但请提前感谢您提供任何帮助!

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

就像Alexander Reynolds sugested“Blob探测器是相当古老的OpenCV,为什么不找到轮廓并按区域排序?”

我用this link来获得一个起点。

在获得图像的轮廓后,我使用此: “if(cv :: contourArea(contours [i])&gt; 500)”对小区域进行阈值处理并且工作正常,加上它比blobdetection快得多。

再一次,亚历山大,非常感谢你指出我正确的方向:)

ps:作为sugested,这是完整的解决方案。

void findContours(cv::Mat img) {
    // find contours:
    std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;
    std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
    findContours(img, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // draw contours:
    cv::Mat imgWithContours = cv::Mat::zeros(img.rows, img.cols, CV_8UC3);
    cv::RNG rng(12345);
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        if (cv::contourArea(contours[i]) > 500) {
            cv::Scalar color = cv::Scalar(rng.uniform(50, 255), rng.uniform(50, 255), rng.uniform(50, 255));
            drawContours(imgWithContours, contours, i, color, 1, 8, hierarchy, 0);
        }
    }
    imshow("display4", imgWithContours);
}