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我正在使用 SimpleBlobDetector
来定位小数点和其他类型的标点符号,如下图所示,有时检测器会从文本的实心区域中拾取 Blob (中间 9 的底部),我正在寻找一种方法来通过 SimpleBlobDetector
或在后期处理中过滤掉这些检测。
有没有办法指定 Blob 必须与其背景颜色分开?也许是一种边缘检测方法?
感谢您的帮助。
检测器代码是:
params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()
params.filterByArea = True
params.minArea = 30
params.minThreshold = 50
params.maxThreshold = 200
params.filterByConvexity = True
params.minConvexity = 0.87
params.filterByColor = True
detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)
detections = detector.detect(img)
带检测的输出图像
最佳答案
这里没有使用 SimpleBlobDetector
,而是使用边缘/轮廓检测的解决方案,它允许更多的过滤控制。主要思想是
阈值图像
Canny边缘检测
扩张以增强轮廓
根据区域检测和过滤轮廓
输出结果
contours detected: 1
import numpy as np
import cv2
original_image = cv2.imread("1.jpg")
image = original_image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
thresh = cv2.threshold(blurred, 110, 255,cv2.THRESH_BINARY)[1]
canny = cv2.Canny(thresh, 150, 255, 1)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5,5))
dilate = cv2.dilate(canny, kernel, iterations=1)
cv2.imshow("dilate", dilate)
cv2.imshow("thresh", thresh)
cv2.imshow("canny", canny)
# Find contours in the image
cnts = cv2.findContours(dilate.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
contours = []
threshold_min_area = 1100
threshold_max_area = 1200
for c in cnts:
area = cv2.contourArea(c)
if area > threshold_min_area and area < threshold_max_area:
cv2.drawContours(original_image,[c], 0, (0,255,0), 3)
contours.append(c)
cv2.imshow("detected", original_image)
print('contours detected: {}'.format(len(contours)))
cv2.waitKey(0)
关于python - SimpleBlobDetector - 隔离与周围不同的 Blob ,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56066247/
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