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
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::Pa...
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...
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:...
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...
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) ...
SimpleBlobDetector_Params参数说明: 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 maxThreshold = 220; //二值化的终止阈值,即公式1的T2
(binary,cv.MORPH_OPEN,se)params=cv.SimpleBlobDetector_Params()detector=cv.SimpleBlobDetector.create(params)keypoints=detector.detect(binary)blob_info=[]forkpinkeypoints:cv.circle(image,(np.int(kp.pt[0]),np.int(kp.pt[1])),3,(0,255,0),-1,8)cv.circle(image,(np.int(kp.pt[0]),np...
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...
首先，读取图像文件 blob.png 为灰度图像。设置 cv::SimpleBlobDetector::Params 参数对象，并指定参数值。使用 cv::SimpleBlobDetector::create() 函数创建实例。调用 detect() 函数，传入图像和一个空的关键点向量，以接收检测结果。将检测到的 blob 关键点绘制到图像上，生成带有标记的关键点视图。...