python - OpenCV python 的 Blob ID 标记

Question

我目前正在为有方向的人员编制 python 代码。我已经使用“时刻”方法来收集坐标，最终当它穿过某条线时计数器会增加。但是，这种方法被证明是非常低效的。我关于 Blob 检测的问题是:

1. 有没有针对python opencv的 Blob 检测技术？或者可以用 cv2.findContours 来完成？我正在研究 raspberry pi，所以有人可以建议如何在 debian linux 上获取 blob 库吗？
2. 即使有，我如何为每个 blob 获取唯一 ID？是否有任何算法可以提供唯一 ID 的标记？
3. 如果有任何更好的方法来做到这一点，请提出一个算法。

提前致谢。

Answer 1

对于 Blob 检测，您可以使用 OpenCV 中的 SimpleBlobDetector:

# Setup SimpleBlobDetector parameters.
params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()

# Filter by Area.
params.filterByArea = True
params.minArea = 100
params.maxArea =100000

# Don't filter by Circularity
params.filterByCircularity = False

# Don't filter by Convexity
params.filterByConvexity = False

# Don't filter by Inertia
params.filterByInertia = False


# Create a detector with the parameters
detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)

# Detect blobs.
keypoints = detector.detect(imthresh)

# Draw detected blobs as red circles.
# cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS ensures
# the size of the circle corresponds to the size of blob
im_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(imthresh, keypoints, np.array([]), (0,0,255), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

对于标签，使用 scipy.ndimage.label 通常是更好的主意:

label_im, nb_labels = ndimage.label(mask)