OpenCV BLOB检测与区域过滤实例

最新推荐文章于 2024-09-01 19:20:30 发布
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文章标签： opencv 人工智能 计算机视觉 编程
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本文介绍了如何使用OpenCV进行BLOB检测和区域过滤。通过BLOB检测识别图像中的连通区域，经过灰度转换、阈值处理、预处理等步骤，结合轮廓分析对BLOB进行过滤，筛选出满足条件的区域。示例代码展示了具体实现过程，有助于理解目标检测和区域提取技术。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

OpenCV BLOB检测与区域过滤实例

BLOB（Binary Large Object）是由一组相邻的像素组成的连通区域。在计算机视觉中，BLOB检测是一种常用的图像分析技术，用于识别和提取图像中的特定区域。本文将介绍如何使用OpenCV库进行BLOB检测和区域过滤，并提供相应的源代码示例。

BLOB检测是通过分析图像中的像素连通性来识别BLOB区域。OpenCV提供了一个方便的函数cv2.findContours()，用于检测二值图像中的BLOB。在开始之前，我们需要确保OpenCV已正确安装并配置。

首先，我们将导入所需的库：

import cv2
import numpy as np

接下来，我们加载图像并将其转换为灰度图像。BLOB检测通常在二值图像上执行，因此我们需要将图像转换为灰度图像，并进行阈值处理：

image = cv2.imread('image.jpg'
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OpenCV BLOB检测和过滤区域的实例(附完整代码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
04-26 632
OpenCV BLOB检测和过滤区域的实例OpenCV BLOB检测和过滤区域的实例 OpenCV BLOB检测和过滤区域的实例 #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/features2d.hpp> #include <vector> #include <map&gt
Python代码使用OpenCV进行Blob检测
人工智能研究所的博客
09-17 900
什么是Blob？ blob是图像中一组共享的区域，它们具有一些共同的属性（例如灰度值,形状，尺寸等）blob检测的目的是识别并标记一些特定区域，blob检测在自动化工业领域比较常见。
基于opencv的blob分析代码
11-15
高性能的blob分析代码，在缺陷检测，目标定位中有着重要应用。希望对大家有帮助。
opencv之Blob检测
weixin_42237615的博客
07-08 3429
原理 首先通过一系列连续的阈值把输入的灰度图像转换为一个二值图像的集合，阈值范围为[T1,T2]，步长为t，则所有阈值为： 第二步是利用Suzuki提出的算法通过检测每一幅二值图像的边界的方式提取出每一幅二值图像的连通区域，我们可以认为由边界所围成的不同的连通区域就是该二值图像的斑点；【不同的区域就像是不同的斑点】 第三步是根据所有二值图像斑点的中心坐标对二值图像斑点进行分类，从而形成灰度图像的...
使用OpenCV做Blob检测
jiaken2660的专栏
02-19 1968
1 What is a Blob ? A Blob is a group of connected pixels in an image that share some common property ( E.g grayscale value ). In the image above, the dark connected regions are blobs, and the goal of...
opencv官网 Blob检测
every place is the center of the universe
03-05 1379
将blobColor设为0以选择较暗的Blob，设为255则选择较亮的Blob。基于大小：你可以通过设定参数filterByArea为1，并设置合适的minArea和maxArea值，从而根据Blob的大小进行过滤。用于检测图像中的斑点或目标区域的方法，它可以识别具有特定属性（如颜色、大小、形状等）的连通区域。Blob 是图像中一组连接的像素，它们共享一些共同属性（例如，灰度值）。在上图中，深色连接区域是 Blob，Blob 检测旨在识别和标记这些区域。圆度： 这个参数衡量的是Blob接近圆形的程度。
OpenCV基础（10）使用OpenCV进行Blob检测
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weixin_43229348的博客
09-24 1万+
本教程解释了使用OpenCV进行简单的blob检测。 1.Blob是什么？ Blob是图像中共享某些共同属性(例如灰度值)的一组连接的像素。在上图中，暗连通区域是Blob，Blob检测的目的就是识别和标记这些区域。 2.SimpleBlobDetector例子 OpenCV提供了一种方便的方法来检测Blob，并根据不同的属性对其进行过滤。让我们从最简单的例子开始。 （1）Python # 导入库 import cv2 import numpy as np; # 读取图像 im = cv2.imread(.
python如何用OPencv进行斑点检测(Blobs)
zhangzhechun的专栏
05-23 722
这段代码的主要作用是使用OpenCV库中的来检测图像中的斑点（blobs）。blob.jpg通过这些步骤，程序能够识别和可视化图像中的斑点，通常用于图像处理和计算机视觉中的特征检测任务。例如，可以用于检测图像中的细胞、气泡、圆形物体等。fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;OpenCV 2.xOpenCV 3.x及以上开始导入OpenCV和NumPy库读取图像并转换为灰度图像设置SimpleBlobDetector参数选择OpenCV版本。
OpenCV4.x图像处理实例-MobileNets-SSD模型行人检测
视觉与物联智能
09-15 756
MobileNets-SSD模型行人检测 MobileNets-SSD模型行人检测 1. 前言 2. MoibleNets-SSD模型行人检测描述 3. 代码实现 1. 前言 OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面
OpenCv 109---Blob分析
weixin_30436891的博客
07-15 741
1 前备知识 （1）圆度 圆度误差：指包容同一正截面实际轮廓且半径差为最小的两同心圆间的距离：fm = Rmax- Rmin; 圆度公差带：在同一正截面上半径差为公差值的两同心圆间的区域。 （2）偏心率 椭圆两焦点间的距离和长轴长度的比值。即某一椭圆轨道与理想圆环的偏离，长椭圆轨道“偏心率”高，而近于圆形的轨道“偏心率”低。离心率定义为椭圆两焦点间的距离和长轴长度的比值。偏心率用来描述...
Python基于opencv的blob算法实现
dz4543的博客
04-11 1万+
       最近也是想试试blob算法检测个东西。发现Python方面讲这个的真不多，几乎都是说的算法原理，这里给出Python3代码，与 效果图。copy了别人的成果，代码什么的也是，原链接是：点击打开链接。这个网站是learnopencv，全英文的，无障碍的可以看看，我是为了自己学习整理了一下，如有错漏，欢迎指正。1.什么是Blob？       像素是图像中的一组连接像素，它们共享一些公共...
【奇技淫巧】OpenCV中Blob分析的两个关键技巧
关注微信公众号【OpenCV学堂】
12-28 2389
色块查找也很轻松，一文彻底拿下图像Blob分析！
机器视觉-4 检测原理之OpenCV Blob特征检测
kaimingD的博客
09-01 2429
在图像处理的背景下，BLOB指的是图像中颜色一致且连接在一起的像素区域。在二值图像中，这些区域通常是由相同像素值（如白色或黑色）组成的。BLOB检测的目标是识别这些连通区域，并提取它们的特征，例如面积、形状、位置等。OpenCV中的BLOB检测工具为图像处理和计算机视觉任务提供了强大的支持。通过设置合理的参数，可以有效检测并分析图像中的连通区域，为各种应用提供可靠的解决方案。随着计算机视觉技术的发展，BLOB检测将继续在各类实际应用中发挥重要作用。
[opencv-python] Opencv学习之Blob分析
SoNg_ch_的博客
08-14 1349
Blob即图像中一组具有某些共同属性（如，灰度值）的连接像素。使用Blob检测可以快速从灰度图像中定位跟提取各种常见的几何形状。Opencv提供了根据面积、灰度值、圆度、凸度、惯量进行过滤得到符合需求的各种Blob形状，实现检测的定位与检测。在OpenCV中实现的叫做SimpleBlobDetector，它基于以下描述的相当简单的算法，并且进一步由参数控制，具有以下步骤。thresholdStep = 10 #二值化的阈值步长minThreshold = 50 #二值化的起始阈值。
opencv的blob分析找圆(C++)
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08-10 1632
对于一些定位场景，产品上有圆形Mark点，怎么使用免费的opencv算法库取代商用的halcon算法库，下面让我们一起看看实现的过程。
opencv 在工业中的应用：blob分析
weixin_30670151的博客
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在工业中经常要检测一副图像中物体的数量，位置，大小，面积等信息，这就要用到BLOB分析，我用OPENCV做了个BLOB分析的DEMO。 (1)打开一幅图像 （2）进行参数设置，设定二值化阙值，并选择是否观察二值化结果 （3）设置完成后点击BLOB分析按钮，即可得到各个BLOB的面积，周长，重心，高度，宽度，角度等信息 附图如下： 转载于:https://www.cnblogs.com/chi...
SimpleBlob 分析OpenCV 实现
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Blob在机器视觉中是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域。Blob分析就是对这一块连通区域进行几何分析得到一些重要的几何特征，例如：区域的面积、中心点坐标、质心坐标、最小外接矩形、主轴等。 Blob分析的一般步骤： 1、图像分割 分离出前景和背景，例如阈值化操作 2、连通性分析 根据目标的连通性对目标区域 进行标记，或者叫拓扑性分析。 3、特征量...
浅析OpenCV中的BlobDetector
GreenOpen专注图像处理
06-18 2845
一、blob基础所谓Blob就是图像中一组具有某些共同属性（例如，灰度值）的连接像素。在上图中，深色连接区域是斑点，斑点检测的目的是识别并标记这些区域。OpenCV提供了一种方便的方法来检测斑点并根据不同的特征对其进行过滤。在OpenCV 3中，使用SimpleBlobDetector :: create方法创建智能指针调用该算法。PythonPython# Setup SimpleBl...
C++-OpenCV(2)-Blob检测
aggie4628的专栏
04-22 1282
前偏讲的是0-255的二值图像，Blob 是对灰度图像的检测。 可根据面积、阈值、圆度、椭圆、凹凸性进行图像的过滤。 实现步骤： //1.载入图片 //2.设置检测参数 //3.把检测的内容放入keyPoint中 //4.画圆 上代码： Mat img = imread("D:/OpenCVPrj/WangYi/MOpenCV_class4/images/blob_detection.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); imshow("input", img); // Set u.
blob检测
最新发布
03-31
### Blob检测简介 Blob（Binary Large Object）检测是一种用于识别和分析二值图像中连通区域的技术[^1]。在OpenCV库中，`SimpleBlobDetector` 是一个专门设计的工具类，能够高效完成这一任务。 --- ### 实现Blob检测的方法 #### 原理概述 Blob检测的核心在于通过一系列算法步骤提取图像中的感兴趣区域（ROI），这些区域通常表现为具有特定形状、大小或颜色特征的目标对象。具体来说，Blob检测的过程可以分为以下几个方面： - **二值化处理**：将输入图像转换为二值图像，以便更容易区分前景与背景。 - **连通域分析**：基于像素间的连接关系，标记出独立的对象区域。 - **属性筛选**：根据设定的标准（如面积、圆度等）过滤掉不符合条件的候选区域[^4]。 --- #### 使用方法 ##### Python实现示例 以下是一个完整的Python代码示例，展示如何使用 `cv2.SimpleBlobDetector_create()` 函数创建并应用Blob检测器[^3]。 ```python import cv2 import numpy as np # 加载图像并将其转换为灰度图 image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 定义Blob检测参数 params = cv2.SimpleBlobDetector_Params() # 改变默认参数以适应需求 params.minThreshold = 10 params.maxThreshold = 200 params.filterByArea = True params.minArea = 50 params.filterByCircularity = False params.filterByConvexity = False params.filterByInertia = False # 创建Blob检测器实例 detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params) # 检测Blob keypoints = detector.detect(image) # 绘制检测到的关键点 output_image = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, np.array([]), (0, 0, 255), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS) # 显示结果 cv2.imshow("Blobs", output_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码展示了如何加载一张图片，并对其进行Blob检测。其中，`cv2.SimpleBlobDetector_create()` 方法允许自定义多个参数来调整检测行为。 --- #### C++实现示例 对于C++开发者而言，也可以轻松实现类似的Blob检测逻辑[^2]。下面提供了一个简单的C++代码片段作为参考： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { // 加载图像并转为灰度模式 Mat image = imread("example.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); SimpleBlobDetector::Params params; // 设置最小阈值和最大阈值 params.minThreshold = 10; params.maxThreshold = 200; // 过滤面积较小的Blob params.filterByArea = true; params.minArea = 50; Ptr<SimpleBlobDetector> detector = SimpleBlobDetector::create(params); vector<KeyPoint> keypoints; detector->detect(image, keypoints); // 可视化结果 Mat im_with_keypoints; drawKeypoints(image, keypoints, im_with_keypoints, Scalar(0, 0, 255), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS ); imshow("Blobs", im_with_keypoints); waitKey(0); } ``` 此代码同样实现了Blob检测过程，并支持灵活配置各种参数选项。 --- ### 应用场景 Blob检测广泛应用于计算机视觉领域，常见的用途包括但不限于： - 工业自动化中的缺陷检测； - 生物医学影像分析； - 自动驾驶车辆环境感知； - 物体计数与分类等实际问题解决。 ---
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