如果你想混淆多种颜色的blob,只需要分别调用不同颜色阈值的find_blobs。 all_blobs = img.find_blobs([red,blue,yellow],merge=True) red_blobs = img.find_blobs([red],merge=True) blue_blobs = img.find_blobs([blue],merge=True) yellow_blobs = img.find_blobs([yellow],merge=True) 1. 2. 3....
img = sensor.snapshot() # 从感光芯片获得一张图像 blobs = img.find_blobs([red_threshold]) MIN_BLOB_AREA = 220 # 最小色块面积阈值 if blobs: for b in blobs: if b.pixels() > MIN_BLOB_AREA: img.draw_rectangle(b[0:4]) # rect img.draw_cross(b[5], b[6]) # cx, cy print(cl...
单文件构成,结构比较简单,主要函数集中于detect和findBlobs,其他的皆为配合函数。 主要的一个数据结构,包含了中心的位置、半径和确定性。 struct CV_EXPORTS Center { Point2d location; double radius; double confidence; }; 2.1 findblob函数实现 findblob的主要过程是寻找到当前图片的轮廓,而后根据参数中的相关定...
我们再来介绍检测二值图像斑点的函数findBlobs。 1//image为输入的灰度图像2//binaryImage为二值图像3//centers表示该二值图像的斑点4voidSimpleBlobDetector::findBlobs(constcv::Mat ,constcv::Mat &binaryImage, vector<Center> ¢ers)const5{6(void)image;7centers.clear();//斑点变量清零89vector < vecto...
单文件构成,结构比较简单,主要函数集中于detect和 findBlobs ,其他的皆为配合函数。 主要的一个数据结构, 包含了中心的位置、半径和确定性。 structCV_EXPORTS Center { Point2d location; doubleradius; doubleconfidence; }; 2.1 findblob函数实现 findblob的主要过程是寻找到当前图片的轮廓,而后根据参数中的相关定...
int labeling(Mat binary, vector<vector<Point>> &blobs) { FindBlobs(binary, blobs); return blobs.size(); } 和 void FindBlobs(const Mat &binary, vector<vector<Point>> &blobs) { blobs.clear(); // Fill the label_image with the blobs ...
在 OpenCV 中实现的 SimpleBlobDetector 算法基于简单步骤，并通过参数控制，包括但不限于圆度、面积、颜色、凸性、惯性比等指标。用户可以进一步设置这些参数以过滤所需 Blob 类型。在实现代码中，SimpleBlobDetector 的核心函数为 findBlobs 和 detect。findBlobs 主要过程是查找当前图片的轮廓，并根据参数...
Center of multiple blobs in an Image 只找到一个blob的中心是很容易的,但是如果图像中有多个blob呢?然后,我们必须使用find等值线来找到图像中的等值线的数量并找到它们的中心。让我们看看它是如何工作的! Mat canny_output; vector<vector<Point> > contours; vector<Vec4i> hierarchy; // detect edges using...
find_interserct_lines(lines, angle_threshold=(45,90), window_size=(IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT)) if intersect_pt is None: # 直线与直线之间的夹角不满足阈值范围 intersect_x = 0 intersect_y = 0 else: intersect_x, intersect_y = intersect_pt reslut = find_blobs_in_rois(img) # 判断是否需要...
使用libmaix + opencv。 这里写好了 opencv 的最小例程,根据你的情况开发即可。 OpenCV 开发的好处是需要啥都能搜到例子,另外还能用 MaixPy3 用的一些接口,比如 find_blobs 寻找色块,在这里查找你要的 API, 然后根据指向的函数,比如.def("binary", &maix_image::_binary,指向_binary函数,照着这个函数写就好...