使用OpenCV查找图像中的亮点

Question

我想在上图中找到亮点，并用一些符号标记它们。为此，我尝试使用OpenCV已经提供的霍夫圆变换算法。但是当我运行代码时，它给出了某种断言错误。我也尝试了 Canny边缘检测算法，该算法在OpenCV中也提供了，但是它也给出了某种断言错误。我想知道是否有某种方法可以完成此操作，或者我是否可以阻止这些错误消息。

我是OpenCV的新手，我们将不胜感激。

P.S。 -如有必要，我也可以使用Scikit图像。因此，如果可以使用Scikit-image完成此操作，请告诉我如何操作。

下面是我的预处理代码：

import cv2
import numpy as np



image = cv2.imread("image1.png")

gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

binary_image = np.where(gray_image > np.mean(gray_image),1.0,0.0)

binary_image = cv2.Laplacian(binary_image, cv2.CV_8UC1)

Answer 1

如果您要处理简单的图像（例如您的背景为黑色的示例），则可以使用相同的基本预处理/阈值处理，然后找到连接的组件。使用此示例代码在图像的所有圆圈内绘制一个圆圈。

import cv2 
import numpy as np

image = cv2.imread("image1.png")

#  constants
BINARY_THRESHOLD = 20
CONNECTIVITY = 4
DRAW_CIRCLE_RADIUS = 4

#  convert to gray
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#  extract edges
binary_image = cv2.Laplacian(gray_image, cv2.CV_8UC1)

#  fill in the holes between edges with dilation
dilated_image = cv2.dilate(binary_image, np.ones((5, 5)))

#  threshold the black/ non-black areas
_, thresh = cv2.threshold(dilated_image, BINARY_THRESHOLD, 255, cv2.THRESH_BINARY)

#  find connected components
components = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh, CONNECTIVITY, cv2.CV_32S)

#  draw circles around center of components
#see connectedComponentsWithStats function for attributes of components variable
centers = components[3]
for center in centers:
    cv2.circle(thresh, (int(center[0]), int(center[1])), DRAW_CIRCLE_RADIUS, (255), thickness=-1)

cv2.imwrite("res.png", thresh)
cv2.imshow("result", thresh)
cv2.waitKey(0)

这是生成的图像：

编辑：connectedComponentsWithStats将一个二进制图像作为输入，并返回该图像中的已连接像素组。如果您想自己实现该功能，那么幼稚的方式将是：
1-从左上到右下扫描图像像素，直到遇到没有标签（id）的非零像素。
2-当遇到非零像素时，递归搜索所有相邻像素（如果使用4连接，则检查UP-LEFT-DOWN-RIGHT，使用8连接，还检查对角线），直到完成该区域。为每个像素分配标签。增加标签计数器。
3-从您离开的地方继续扫描。