SimpleBlobDetector_create可按颜色,大小和形状来过滤斑点类型: 1. 按颜色:首先需要设置filterByColor =True。设置blobColor = 0可选择较暗的blob,blobColor = 255可以选择较浅的blob。 2. 按大小:可以通过设置参数filterByArea = 1以及minArea和maxArea的适当值来基于大小
Opencv之斑点（Blob）检测--SimpleBlobDetector_create 转载：斑点(Blob)的定义: 图像特征点检测包括⾓点和斑点,斑点是指⼆维图像中和周围颜⾊有颜⾊差异和灰度差异的区域,因为斑点代表的是⼀个区域,所以其相对于单纯的⾓点,具有更好的稳定性和更好的抗⼲扰能⼒.斑点通常是指与周围有着颜⾊和灰度...
SimpleBlobDetector detector(params); // You can use the detector this way // detector.detect( im, keypoints); #else // Set up detector with params Ptr<SimpleBlobDetector> detector = SimpleBlobDetector::create(params); // SimpleBlobDetector::create creates a smart pointer. // So you need...
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...
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(.) ...
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。
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。
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
importcv2importnumpyasnp;ori=cv2.imread('det_1.jpg')im=cv2.imread("det_1.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)detector=cv2.SimpleBlobDetector_create()keypoints=detector.detect(im)im_with_keypoints=cv2.drawKeypoints(im,keypoints,np.array([]),(0,0,255),cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)...
CV_WRAPstaticPtr<SimpleBlobDetector>create(constSimpleBlobDetector::Params ¶meters =SimpleBlobDetector::Params()); CV_WRAPvirtualString getDefaultName()constCV_OVERRIDE; }; (2)Function /** @brief Draws keypoints. @param image Source image. ...