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(); vector<KeyPoint> keypoints; detector->detect(img, keypoints); Mat img_with_keypoints; drawKeypoints(img, keypoints, img_with_keypoints
SimpleBlobDetector detector(); // 您可以这样使用检测器 detector.detect( im, keypoints); #else // 使用参数设置检测器 Ptr<SimpleBlobDetector> detector = SimpleBlobDetector::create(); // SimpleBlobDetector::create 创建一个智能指针 // 所以你需要使用arrow(->)而不是dot(.) detector->detect( im...
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。 Python Python # Setup SimpleBl...
OpenCV中Blob检测示例代码如下: #include"opencv2/opencv.hpp"#include<iostream>usingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(intargc,char**argv){// 加载图像Matsrc=imread("D:/lena.jpg");Matgray;cvtColor(src,gray,COLOR_BGR2GRAY);cv::imshow("输入图像",src);// 初始化参数设置SimpleBlobDetector::Par...
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: T1,T1+t
OpenCV SimpleBlobDetector性能优化的方法有哪些? 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 SimpleBlobDetector的速度性能非常高,这得益于其基于二值图像的简单算法。它通过计算二值图像中的连通区域来检测...
OpenCV提供了一种方便的方法来检测blob并可以根据不同特征对其进行过滤，它就是SimpleBlobDetector，让我们...
Blob是图像中一组相连的像素,它们具有一些共同的属性(例如灰度值),Blob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blob并可以根据不同特征对其进行过滤,它就是SimpleBlobDetector,让我们看一个简单的例子: 上图中有6个骰子,我们希望自动识别骰子的点数,步骤: ① 自适应阈值二值化凸显骰子外轮...
二值图像几何形状提取与分离,是机器视觉中重点之一,在CT图像分析与机器人视觉感知等领域应用广泛,OpenCV中提供了一个对二值图像几何特征描述与分析最有效的工具 - SimpleBlobDetector类,使用它可以实现对二值图像几何形状的分离与分析。而它之所以强大是因为整合OpenCV中其...