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.cvtCol...
Ojala认为等价模式占总模式中的绝大数。图2.4 ( a ), ( b ), ( c )等价模式分别占88%,93%和76%。 可以通过低通滤波的方法来增强等价模式所占的比例。图2.4( c )经过高斯滤波后,其等价模式所占比可以增加到90%。 2.4 人脸检测流程 人脸检测过程采用多尺度滑窗搜索方式,每个尺度通过一定步长截取...
filterBy:从组中,估计最终的圆心和它们的半径,并返回位置和大小的要点。 这个类对返回的blob执行多次过滤。你应该设置filterBy*为true/false 打开/关闭相应的过滤。可用过滤: blobColor:该滤波器将一个斑点中心的二值图像的强度与球色。如果它们不同,则过滤掉集合。使用blobColor = 0提取黑色斑点和blobColor = 25...
可以通过代码非常明显地看出,blob调用了contours方法,但仅仅是一种方法;blob在轮廓筛选这块更成熟;但contours还有一个重要的信息,那就是“轮廓间关系”。 将来在使用上,应该推广blob方法,但是可能不仅仅是调用其函数,还是需要将其内容掰开来具体研究分析;对于有“轮廓间关系”的情况,应该积极主动使用contours分析。 3.6...
一、连通区域分析 连通区域(Connected Component)一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域(Region,Blob)。连通区域分析(Connected Component Analysis,Connected Component Labeling)是指将图像中的各个连通区域找出并标记。 连通区域分析是一种在CVPR和图像分析处理的众多应用领域中较为常用和基本...
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中其它一些API的功能,主要是有三个: ...
二、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 ...
OpenCV Blob分析-基于FindContours联通区域分析 本文是一个较完整的Blob分析思路解说,是用OpenCvSharp联合c#编写的。 思路如下: 1、对图像进行二值化 2、设定ROI 3、腐蚀、膨胀(可选) 4、边缘提取(有区分是否需填充孔洞) 5、进行筛选 看一组使用效果 图1 原图 图2 提取黑色对象 图3 提取黑色对象并填充孔洞 ...
OpenCV中BLOB特征提取与几何形状分类 opencv OpenCV中BLOB特征提取与几何形状分类一:方法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...
最后轮廓提取与Blob检测,寻找轮廓就是提取二值化图像中的边缘点集或对应的层次信息,然后沿着边缘连续的像素点绘制成轮廓,也是基于连通区域分析 轮廓提取在图像几何分析、对象检测与识别中都非常有用。Blob检测就是对于图像中一组相互连通的像素点,它们具有一些共通的属性,要把这些区域都找出来并标记。