Blob检测器

最新推荐文章于 2025-05-16 08:15:00 发布

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本文详细介绍了使用OpenCV进行Blob检测的过程，通过调整SimpleBlobDetector的参数，如阈值、像素面积、圆度、凸度和惯性率，实现对图像中特征点的有效识别与定位。文中提供了完整的代码示例，展示了从读取图像到特征点检测及结果展示的全过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本文转载自https://blog.youkuaiyun.com/Good_Boyzq/article/details/72811687

Opencv实例

效果图：

原图

结果图

代码：


#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

/*
SimpleBlobDetector::Params::Params()  
{  
	thresholdStep = 10;       //二值化的阈值步长，即公式1的t  
	minThreshold = 50;        //二值化的起始阈值，即公式1的T1  
	maxThreshold = 220;       //二值化的终止阈值，即公式1的T2  	 
	minRepeatability = 2;     //重复的最小次数，只有属于灰度图像斑点的那些二值图像斑点数量大于该值时，该灰度图像斑点才被认为是特征点 
	minDistBetweenBlobs = 10; //最小的斑点距离，不同二值图像的斑点间距离小于该值时，被认为是同一个位置的斑点，否则是不同位置上的斑点

	filterByColor = true;     //斑点颜色的限制变量  
	blobColor = 0;            //表示只提取黑色斑点；如果该变量为255，表示只提取白色斑点  

	filterByArea = true;      //斑点面积的限制变量  
	minArea = 25;             //斑点的最小面积  
	maxArea = 5000;           //斑点的最大面积  

	filterByCircularity = false;                          //斑点圆度的限制变量，默认是不限制  
	minCircularity = 0.8f;                                //斑点的最小圆度  
	maxCircularity = std::numeric_limits<float>::max();   //斑点的最大圆度，所能表示的float类型的最大值 

	filterByInertia = true;                               //斑点惯性率的限制变量  
	//minInertiaRatio = 0.6;  
	minInertiaRatio = 0.1f;                               //斑点的最小惯性率  
	maxInertiaRatio = std::numeric_limits<float>::max();  //斑点的最大惯性率  

	filterByConvexity = true;                             //斑点凸度的限制变量  
	//minConvexity = 0.8;  
	minConvexity = 0.95f;                                 //斑点的最小凸度  
	maxConvexity = std::numeric_limits<float>::max();     //斑点的最大凸度  
}  */
int main(){
    Mat img = imread("1.jpg");
    
    SimpleBlobDetector::Params params;
    //阈值控制
    params.minThreshold = 10;
    params.maxThreshold = 200;
    //像素面积大小控制
    params.filterByArea = true;
    params.minArea = 1000;
    //圆度
    params.filterByCircularity = false;
    params.minCircularity = 0.7;
    //凸度
    params.filterByConvexity = true;
    params.minConvexity = 0.9;
    //惯性率
    params.filterByInertia = false;
    params.minInertiaRatio = 0.5;
    
    //参数初始化BLOB检测器
    Ptr<SimpleBlobDetector> detector = SimpleBlobDetector::create();
    vector<KeyPoint> keypoints;

    //检测得到特征并绘制
    detector->detect(img,keypoints);
    Mat img_with_keypoints;
    drawKeypoints(img,keypoints,img_with_keypoints,Scalar(0,0,255),DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);
    imshow("keypoints",img_with_keypoints);
    waitKey(0);
    return 0;
}