OpenCV BLOB检测和过滤区域的实例(附完整代码)

最新推荐文章于 2024-09-17 11:25:33 发布
最新推荐文章于 2024-09-17 11:25:33 发布
阅读量622 收藏 1
点赞数
分类专栏： OpenCV完整教程 C和C++Everything教程
不予转载，严禁转载，违者必纠。
本文链接：https://blog.csdn.net/it_xiangqiang/article/details/116145240
版权
本文介绍了如何使用OpenCV进行BLOB（Binary Large Object）检测，并展示了如何过滤特定区域，提供了完整的代码示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

OpenCV BLOB检测和过滤区域的实例

OpenCV BLOB检测和过滤区域的实例

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/features2d.hpp>
#
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
【opencv-c++】斑点检测即Blob检测
jn10010537的博客
08-08 3006
Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可以计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。直观上来看，blob特征就是一团东西，它并不一定是圆形的，但它是一团独立存在的特征，他们是像素组成的一小块，一小块的特征。斑点代表的是一个区域，相比单纯的角点，它的稳定性要好，抗噪声能力要强，往往也是我们图像处理中最关心得区域！在一幅图像上，暗背景上的亮区域，或者亮背景上的暗区域，他们都可以叫做Blob斑点！例如，对于圆，这个值是1，对于椭圆，它在0和1之间，对于直线，它是0。......
OpenCV BLOB检测与区域过滤实例
SVIPCODE的博客
09-14 275
在计算机视觉中，BLOB检测是一种常用的图像分析技术，用于识别和提取图像中的特定区域。本文将介绍如何使用OpenCV库进行BLOB检测和区域过滤，并提供相应的源代码示例。在进行BLOB检测后，我们可以对检测到的BLOB区域进行进一步的处理和过滤。在上述代码中，我们定义了一个最小面积阈值，并使用一个循环遍历所有检测到的轮廓。如果轮廓的面积大于阈值，我们将其添加到一个新的列表中。在进行BLOB检测之前，我们可以应用一些预处理步骤，例如模糊处理和边缘检测，以改善结果。，用于检测二值图像中的BLOB。
使用OpenCV做Blob检测
jiaken2660的专栏
02-19 1948
1 What is a Blob ? A Blob is a group of connected pixels in an image that share some common property ( E.g grayscale value ). In the image above, the dark connected regions are blobs, and the goal of...
OpenCV基础（10）使用OpenCV进行Blob检测
热门推荐
weixin_43229348的博客
09-24 1万+
本教程解释了使用OpenCV进行简单的blob检测。 1.Blob是什么？ Blob是图像中共享某些共同属性(例如灰度值)的一组连接的像素。在上图中，暗连通区域是Blob，Blob检测的目的就是识别和标记这些区域。 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(.
opencv之Blob检测
weixin_42237615的博客
07-08 3404
原理 首先通过一系列连续的阈值把输入的灰度图像转换为一个二值图像的集合，阈值范围为[T1,T2]，步长为t，则所有阈值为： 第二步是利用Suzuki提出的算法通过检测每一幅二值图像的边界的方式提取出每一幅二值图像的连通区域，我们可以认为由边界所围成的不同的连通区域就是该二值图像的斑点；【不同的区域就像是不同的斑点】 第三步是根据所有二值图像斑点的中心坐标对二值图像斑点进行分类，从而形成灰度图像的...
opencv图像处理学习（六十七）——奇异区域（blob检测）
图像学习之旅
04-11 2291
1.什么叫奇异区域   奇异区域通常是指与周围领域有着某些特征（颜色和灰度）差别的区域，常见的奇异区域如医学领域X光照片或CT某些特定组织，天空中降落等，奇异区域相对于点区域检查更稳定，在目标分割及检测、图像配准、特征分析等领域得到了广泛应用。   计算机视觉中我们常常关注目标的特征是颜色和灰度，刻画图像中两个区域的视觉相似性有许多方法，如形状描述子、颜色特征、矩特征等。对于某种场景下的应用,具有独特纹理的对象可以使用一个很好的纹理描述符。对颜色不同的区域中的单个对象做相同的扩展，我们可以使用颜色特征来测量
Python代码使用OpenCV进行Blob检测
人工智能研究所的博客
09-17 867
什么是Blob？ blob是图像中一组共享的区域，它们具有一些共同的属性（例如灰度值,形状，尺寸等）blob检测的目的是识别并标记一些特定区域，blob检测在自动化工业领域比较常见。
python如何用OPencv进行斑点检测(Blobs)
zhangzhechun的专栏
05-23 678
这段代码的主要作用是使用OpenCV库中的来检测图像中的斑点（blobs）。blob.jpg通过这些步骤，程序能够识别和可视化图像中的斑点，通常用于图像处理和计算机视觉中的特征检测任务。例如，可以用于检测图像中的细胞、气泡、圆形物体等。fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;OpenCV 2.xOpenCV 3.x及以上开始导入OpenCV和NumPy库读取图像并转换为灰度图像设置SimpleBlobDetector参数选择OpenCV版本。
在 OpenCV 中使用 Mask RCNN 进行基于深度学习的对象检测和实例分割（Python / C++）
DT程序员的博客
06-28 390
在 OpenCV 中使用 Mask RCNN 进行基于深度学习的对象检测和实例分割（Python / C++）
机器视觉-4 检测原理之OpenCV Blob特征检测
kaimingD的博客
09-01 2353
在图像处理的背景下，BLOB指的是图像中颜色一致且连接在一起的像素区域。在二值图像中，这些区域通常是由相同像素值（如白色或黑色）组成的。BLOB检测的目标是识别这些连通区域，并提取它们的特征，例如面积、形状、位置等。OpenCV中的BLOB检测工具为图像处理和计算机视觉任务提供了强大的支持。通过设置合理的参数，可以有效检测并分析图像中的连通区域，为各种应用提供可靠的解决方案。随着计算机视觉技术的发展，BLOB检测将继续在各类实际应用中发挥重要作用。
基于opencv的blob分析代码
11-15
高性能的blob分析代码，在缺陷检测，目标定位中有着重要应用。希望对大家有帮助。
在C#中使用OpenCV（使用OpenCVSharp）的实现
12-16
1、什么是OpenCVSharp 为了解决在Csharp下编写OpenCV程序的问题，我做过比较深入的研究,并且实现了高效可用的方法（GOCW）；这几天在搜集资料的时候，偶尔看见了OpenCVSharp，从时间上来看，它已经经过了更久的发展，应该有许多直接借鉴、或者直接使用的地方。 OpenCVSharp有一名日本工程师开发，项目地址为：https://github.com/shimat/opencvsharp。其是OpenCV的.NET wrapper，它比Emgucv更接近于原始的OpenCV，并且有很多的样例参考，其采用LGPL发行，对商业应用友好（基本上相当于BSD）。 2、Open
[opencv-python] Opencv学习之Blob分析
SoNg_ch_的博客
08-14 1286
Blob即图像中一组具有某些共同属性（如，灰度值）的连接像素。使用Blob检测可以快速从灰度图像中定位跟提取各种常见的几何形状。Opencv提供了根据面积、灰度值、圆度、凸度、惯量进行过滤得到符合需求的各种Blob形状，实现检测的定位与检测。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。thresholdStep = 10 #二值化的阈值步长minThreshold = 50 #二值化的起始阈值。
OpenCv 109---Blob分析
weixin_30436891的博客
07-15 733
1 前备知识 （1）圆度 圆度误差：指包容同一正截面实际轮廓且半径差为最小的两同心圆间的距离：fm = Rmax- Rmin; 圆度公差带：在同一正截面上半径差为公差值的两同心圆间的区域。 （2）偏心率 椭圆两焦点间的距离和长轴长度的比值。即某一椭圆轨道与理想圆环的偏离，长椭圆轨道“偏心率”高，而近于圆形的轨道“偏心率”低。离心率定义为椭圆两焦点间的距离和长轴长度的比值。偏心率用来描述...
【python】OpenCV—Blob Detection（11）
bryant_meng
06-08 2964
学习来自。
openCV【实践系列】4——使用Opencv进行斑点（blob）检测
aitail的博客
05-09 6049
本教程阐述了使用opencv进行简单的斑点检测 什么是斑点？ 斑点是图像中的一组连接像素，它们共享一些共同属性（例如灰度值）。在下图中，暗连通区域是斑点，斑点检测的目标是识别和标记这些区域。 简单的斑点检测器示例 opencv提供了一种检测斑点的便捷方法，并根据不同的特征对其进行过滤。让我们从最简单的例子开始： Python: import cv2 import numpy as np #读图片 im = cv2.imread('blod.jpg', cv2.IMREAD_GRAYS
opencv的blob分析找圆(C++)
weixin_46021786的博客
08-10 1622
对于一些定位场景，产品上有圆形Mark点，怎么使用免费的opencv算法库取代商用的halcon算法库，下面让我们一起看看实现的过程。
OpenCV中BLOB特征提取与几何形状分类
小白学视觉
12-16 1590
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达一、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...
【奇技淫巧】OpenCV中Blob分析的两个关键技巧
关注微信公众号【OpenCV学堂】
12-28 2318
色块查找也很轻松，一文彻底拿下图像Blob分析！
blob检测
最新发布
03-31
以下是一个完整的Python代码示例，展示如何使用 `cv2.SimpleBlobDetector_create()` 函数创建并应用Blob检测器[^3]。 ```python import cv2 import numpy as np # 加载图像并将其转换为灰度图 image = cv2.imread...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

源代码大师

赏点狗粮吧

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值