SimpleBlobDetector detector; How to set SimpleBlobDetector params ? Setting parameters for SimpleBlobDetector is easy. Here is an example Python img = cv2.imread("blob.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE); # Setup Simple
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:...
SimpleBlobDetector_create(params) # 变量轮廓通过外界矩形宽截取每个骰子ROI for cnt in contours: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) if w > 100 and h > 100: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) roi = gray[y:y+h, x:x+w] cv2.imshow("roi",roi) cv2.wait...
下面给出SimpleBlobDetector的源码分析。我们先来看看SimpleBlobDetector类的默认参数的设置: 1SimpleBlobDetector::Params::Params()2{3thresholdStep =10;//二值化的阈值步长,即公式1的t4minThreshold =50;//二值化的起始阈值,即公式1的T15maxThreshold =220;//二值化的终止阈值,即公式1的T26//重复的最小次...
OpenCV中的Blob分析函数为SimpleBlobDetector,OpenCV中支持实现常见的BLOB分析过滤,如下所示: 根据BLOB面积过滤 根据灰度/颜色值过滤 根据圆度过滤 根据长轴与短轴过滤 根据凹凸进行过滤 对应的参数列表如下: SimpleBlobDetector::Params::Params()boolfilterByAreaboolfilterByCircularityboolfilterByColorboolfilterByConvexity...
params.filterByInertia=True params.minInertiaRatio=0.01 # Create a detector with the parameters ver=(cv2.__version__).split('.') ifint(ver[0])<3: detector=cv2.SimpleBlobDetector(params) else: detector=cv2.SimpleBlobDetector_create(params) ...
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廓 ② 轮廓查找过滤截取每个骰子ROI ③
演示部分通过两个例子来说明BLOB特征不同用法,第一个例子通过BLOB特征检测向日葵的葵盘,第二例子通过BLOB特征检测来对几何形状进行过滤分类。 示例一 :原图 BLOB检测结果 相关的代码如下: // 初始化BLOB参数 SimpleBlobDetector::Paramsparams; params.minDistBetweenBlobs...
#params.minInertiaRatio=0.2#圆形的惯性率等于1,惯性率越接近1,圆度越高 然后执行斑点检测: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 detector=cv2.SimpleBlobDetector_create(params)#创建斑点检测器 keypoints=detector.detect(gauss)#在哪个图上检测斑点print("共检测出%d个斑点"%len(keypoints))#...