5. 应用 Blob 检测算法 OpenCV 提供了多种 Blob 检测算法,我们将使用SimpleBlobDetector。以下是实现 Blob 检测的代码: # 设置检测器参数params=cv2.SimpleBlobDetector_Params()# 设定参数,例如最小和最大面积params.filterByArea=Trueparams.minArea=100params.maxArea=5000# 创建检测器并检测 Blobdetector=cv2.Si...
并使用cv2.SimpleBlobDetector_create检测函数建立一个检测器,这里需要注意的是CV2 3.0以前的版本,请使用cv2.SimpleBlobDetector函数,这里的cv2.IMREAD_GRAYSCALE便是打开图片的时候并转换成灰度空间,这个跟函数cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)实现的功能一样,只是2种不同的写法。 然后使用detector.detect函数,...
步骤3:进行Blob分析 接下来,我们将对图像进行Blob分析。这里我们使用SimpleBlobDetector_create()函数来实现。 # 创建Blob分析器params=cv2.SimpleBlobDetector_Params()# 修改参数params.minThreshold=10params.maxThreshold=200# 创建Blob检测器detector=cv2.SimpleBlobDetector_create(params)# 检测Blobkeypoints=detector...
- **By color**. This filter compares the intensity of a binary image at the center of a blob to blobColor. If they differ, the blob is filtered out. Use blobColor = 0 to extract dark blobs and blobColor = 255 to extract light blobs. - **By area**. Extracted blobs have an area...
Blob分析得到的结果如下: 完整流程图示如下: 02 代码演示 代码不足二十行就搞定了,但是涉及的到知识点包括二值化、形态学处理、Blob分析等。代码如下: importcv2ascv importnumpyasnp image = cv.imread("D:/images/vm_test/circle_det.png") gray = cv.cvtColor...
Python 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 # Standard imports importcv2 importnumpy as np; # Read image im=cv2.imread("blob.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # Set up the detector with default parameters.
二值化之后如下: 形态学开操作之后如下: Blob分析得到的结果如下: 完整流程图示如下: 02 代码演示 代码不足二十行就搞定了,但是涉及的到知识点包括二值化、形态学处理、Blob分析等。代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importcv2ascvimportnumpyasnp ...
http://bing.com计算机视觉:使用OpenCV进行Lego Blob检测[Python](英文字幕), 视频播放量 187、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 3、转发人数 0, 视频作者 knnstack, 作者简介 人工智能,相关视频:斯坦福李飞飞最新演讲:Ai的历史和未来,不愧是吴恩达!从入
This beginner tutorial explains simple blob detection using OpenCV. C++ and Python code is available for study and practice.
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::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 ...