Iは、上述した画像（originar）中（赤でマーク）ブロブ領域を見つけることに問題を抱えていた画像
に埋め込まれたブロブ領域を検出することを含みます。
私はSimpleBlobDetectorが切断または単離されているブロブ領域を検出するための良いですが、とき、それは失敗し OpenCVのブロブ領域を見つけるために、2つのソリューション
1. SimpleBlobDetector（OpenCVの）と考えることができます今のところ領域は
2.書き込みカスタムコードは、ピクセル 確実に問題を解決します。このソリューションにより反復ピクセルによってパターンを検出する画像内の1つのように接続されているが、数学の多くを伴いますし、また、処理時間が大幅に増加します、これは最後のアプローチになります。
は、誰もがこの種の問題を解決する方法を知っている、可能な解決策が機能を内蔵してい
私はそれを行っていません、おそらく、ブロブの推定半径を計算し、それを再び処理対象の画像から分離する方法を見つけることができます。そのため、接続されたブロブを1つとしてカウントしません。 BLOBおよびその半径の最終拠点を推定し、グループから
と場所とキーポイントの大きさとして返す：
OpenCVのドキュ氏は述べています。
高額ですが、おそらくショットに値するでしょう。 OpenCVはSimpleBlobDetectorでさまざまなフィルタリングを行いますが、循環性のためのものがあると思います。あなたはそれを利用することができます。
ありがとう、私はopencvのブロブアルゴリズムを使用してみました、問題は、私はそれが単なる塊を見つけることが述べているように単純な言葉で、上記のような画像で作業するときは、ブロブ – duck
ああ、私は混乱して申し訳ありません。検出された閉じた輪郭はどうですか？これらのブロブが接続されている場合と同様に、それらは閉じた不規則な形をしていなければなりません。しかし、それもうまくいかなければ、おそらくあなたはカスタムコードを書くことができます。幸運 – berdi9
上記の画像は単一の輪郭ですので、それ以上破壊することはできません。確かに、画像全体が不規則な形になりますが、画像全体が不規則であるかどうかを調べるのではなく、その輪郭にブロブのような小さな領域を見つけることが問題です。 – duck
あなたが探しているブロブのサイズを知っているならば、距離変換を行い、結果画像を閾値化することができます。 – dhanushka
モルフォロジーを試しましたか？多分、形態学的に開いた反復は何回か？ブロブの厚さが十分に厚い場合は、いくつかの反復を腐食させてから、結果について接続性/ブロッブ分析を実行することもできます。 – Rethunk
線の太さがサンプルごとに異なる可能性があるため、形態学的操作は情報損失につながるので、モルフォリック操作は良い選択ではありません。 – duck