【OpenCV】109 BLOB特征分析—simpleblobdetector使用

最新推荐文章于 2025-07-06 14:50:03 发布
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本文介绍如何使用OpenCV的SimpleBlobDetector进行BLOB对象检测与分离，通过调整参数如面积、圆度、凸度等，实现对灰度图像中特定形状的精确识别。

109 BLOB特征分析—simpleblobdetector使用

代码

import cv2 as cv
import numpy as np

# load image
frame = cv.imread("../images/zhifang_ball.png")
gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
params = cv.SimpleBlobDetector_Para
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还可以提供相关斑点间的拓扑结构。在处理过程中不是对单个像素逐一分析，而是对图像的行进行操作。图像的每一行都用游程长度编码（RLE）来表示相邻的目标范围。这种算法与基于像素的算法相比，大大提高了处理的速度。经二值化（Binary Thresholding）处理后的图像中色斑可认为是blob。直观上来看，blob特征就是一团，一坨东西，它并不一定是圆形的，总之它就是那么。（颜色的）一小片，斑点。Blob分析：（Blob Analysis）是对图像中。首先要了解，什么是blob特征，我们来看下面两幅图片。
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Blob 是图像中一组相连的像素，它们共享一些共同的属性（例如，灰度值）。在上图中，暗连接区域是斑点，斑点检测的目的是识别和标记这些区域。通过使用从 minThreshold（包括）到 maxThreshold（不包括）的多个阈值以及相邻阈值之间的距离 thresholdStep，将源图像转换为二值图像。通过 findContours 从每个二值图像中提取连通分量并计算它们的中心。通过坐标对多个二值图像的中心进行分组。
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