［OpenCV］スポット検出

Blobは

複数の共通属性(階調値)の画像を共有する接続画素群.上の画像では、暗接続された領域は斑点であり、斑点感知の目標はこれらの領域を識別し表示することである.

スポット検出動作手順

SimpleBlobDetectorは、以下に説明するいくつかの簡単なアルゴリズムに基づいて、名前に示すようにします.アルゴリズムはパラメータによって制御され、次のステップがあります.

Thresholding:minThresholdからの閾値を用いてソース画像を閾値処理し、ソース画像を複数のバイナリ画像に変換する.これらの閾値は閾値StepからmaxThresholdに増加する.1番目のしきい値はminThreshold、2番目のしきい値はminThreshold+しきい値Step、3番目のしきい値はminThreshold+2 xしきい値です.

組み合わせ:各バイナリ画像に接続されている白いピクセルを組み合わせます.これは李真布洛と申します.

Merging:バイナリ画像では、バイナリブールの中心を計算し、minDistBetweenBlobsよりも位置に近いブールを合成します.

中心と半径の計算:新しく結合した混合液の中心と半径を計算して戻します.

斑点をカラー、サイズ、シェイプでフィルタ

SimpleBlobDetectorのパラメータを設定することで、必要なBlobタイプをフィルタできます.

じゅんかんせい

斑点が円にどれだけ近いかを測定する.たとえば、正の六角形は正の六角形の円形よりも高いです.プロトタイプフィルタリングを行うには、filterByCircularity=1をに設定します.次にminCircularityとmaxCircularityに適切な値を設定します.プロトタイプ図の定義は次のとおりです.

すなわち、円の円度は1、正方形の円度は0.785である.

とつせい

凸性は(円球の面積/凸殻の面積)として定義されます.現在、形状の突起のハウジングは、形状を完全に包む最も密な突起の形式である.凸で濾過するには、FilterByVolxity = 1を設定し、0 ≤ minVolxity ≤ 1およびmaxVolxity ≤ 1を設定します.

かんせいひ

形の長さを測ることです.たとえば、円の場合は1、楕円の場合は0～1、直線の場合は0です.慣性比で濾過するには、filterByInertia = 1および0 ≤ minInertiaRatio ≤ 1に設定します.

パラメータの設定

params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()

# Change thresholds
params.minThreshold = 10;
params.maxThreshold = 200;

# Filter by Area.
params.filterByArea = True
params.minArea = 1500

# Filter by Circularity
params.filterByCircularity = True
params.minCircularity = 0.1

# Filter by Convexity
params.filterByConvexity = True
params.minConvexity = 0.87

# Filter by Inertia
params.filterByInertia = True
params.minInertiaRatio = 0.01

# Create a detector with the parameters
ver = (cv2.__version__).split('.')
if int(ver[0]) < 3 :
	detector = cv2.SimpleBlobDetector(params)
else : 
	detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)