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。 SimpleBlobDetector::Params::Params(){thresholdStep =10;//二值化的阈值步长,即公式1的tminThreshold =50;//二值化的起始阈值,即公式1的T1maxThreshold =220;//二值化的终止阈值,即公式1的T2//重...
blobDetector参数允许使用自定义的 blob 检测器,增强圆形网格的检测能力。 SimpleBlobDetector提供了多种参数设置,可以根据实际需求调整,以提高检测的精度和灵活性。
cv::Ptr<cv::SimpleBlobDetector> detector = cv::SimpleBlobDetector::create(params); vector<KeyPoint> keypoints; detector->detect(screw1, keypoints); #endif 1.1 blob参数设置 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。 SimpleBlobDetector:...
Ptr<SimpleBlobDetector>detector=SimpleBlobDetector::create(params); // SimpleBlobDetector::create creates a smart pointer. // So you need to use arrow ( ->) instead of dot ( . ) // detector->detect( im, keypoints); #endif 二、blob参数设置 在OpenCV中实现的叫做SimpleBlobDetector,它基于以...
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("blob.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) ...
Opencv中提供了SimpleBlobDetector的特征点检测方法,正如它的名称,该算法使用最简单的方式来检测斑点类的特征点。下面我们就来分析一下该算法。 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: ...
调用cv::SimpleBlobDetector类的detect()函数进行检测。 detect()函数的第一个参数是输入图像,第二个参数是检测到的blob的关键点向量。 示例代码: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/features2d.hpp> int main() { cv::Mat image = cv::imread("blob.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE); ...
OpenCV SimpleBlobDetector是一个用于检测图像中的简单blob(斑点)的功能强大且易于使用的工具。它可以帮助我们在图像中找到并定位各种形状和大小的斑点。 OpenCV Simp...
在这个示例中,我们首先读取一张灰度图像,然后创建一个SimpleBlobDetector对象,并设置一些参数来过滤Blob。接着,我们使用detect方法来检测图像中的Blob,并使用drawKeypoints方法将检测到的Blob绘制在图像上。最后,我们显示结果图像。 此外,还可以使用其他库如skimage来进行Blob检测。以下是一个使用skimage的示例代码: python...
simpleblobdetector detect 解析`SimpleBlobDetector`是OpenCV中的一个类,用于检测图像中的简单blob。Blob通常指的是一个与周围像素明显不同的区域,通常用于检测物体、标记图像或进行其他视觉处理任务。 `detect`方法是`SimpleBlobDetector`类的一个成员函数,用于在给定的图像上检测blob。 参数: * `image`:输入图像,...