opencv単純なブロブ検出、いくつかの検出されないブロブの取得

Question

私は少しオンラインで検索し、ここでstackoverflowの検索を使用していますが、私はこの問題を探していました。だから基本的には、opencvの単純なブロブ検出を使って、画像（すでにバイナリである）の白い部分を取得しています。非常に似た画像では、ブロブが検出されたものとそうでないものsimpleblobdetectorを定義するときの例です。

あなたはブロブの一部が検出され、ここでは検出器の私の設定ですbeeingていません見ることができるように：ので、私は質問

void blobDetect(cv::Mat img) { 
    cv::SimpleBlobDetector::Params params; 
    if (Daytime) { 
     params.minThreshold = 23; 
     params.maxThreshold = 25; 
    } 
    else { 

     params.minThreshold = 3; 
     params.maxThreshold = 5; 
    } 
    params.thresholdStep = 1; 

    params.filterByColor = true; 
    params.blobColor = 255; 
    params.filterByArea = true; 
    params.minArea = 300; 
    params.maxArea = 400000; 
    params.filterByCircularity = false; 
    //params.minCircularity = ""; 

    params.filterByConvexity = false; 
    //params.minConvexity = ""; 

    params.filterByInertia = false; 
    //params.minInertiaRatio = ""; 

    cv::Ptr<cv::SimpleBlobDetector> detector = cv::SimpleBlobDetector::create(params); 

    std::vector<cv::KeyPoint> keypoints; 

    detector->detect(img, keypoints); 

    cv::Mat im_with_keypoints; 

    std::cout << keypoints.size() << std::endl; 

    drawKeypoints(img, keypoints, im_with_keypoints, cv::Scalar(0, 0, 255), cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS); 

    imshow("display4", im_with_keypoints); 
} 

それが原因形状であり、ブロブのサイズ？（私はいくつかのケースでは、巨大な領域を見つけることができるので、このオプションを疑う）私は単純なブロブの検出は、ピクセルのグループを見つけることができると思った、それはより円環状ブロブなどに適していますか？私は別のアルゴリズムを使用したり、自分自身を構築することについて考えるべきですか？または私はこれを回避し、単純なブロブ検出の精度を高めるための方法はありますか？

私はそれらがたくさんの質問であることを知っていますが、あなたが与えることができる任意の助けのために事前に感謝します！

Answer 1

ちょうどAlexander Reynoldsと同じように "Blob検出器はかなり古いOpenCVですが、輪郭線を見つけて領域別にソートするのはなぜですか？"

私はthis linkを使用して出発点を取得しました。

イメージの輪郭を持つと、私はこれを使用します： "if（cv :: contourArea（contours [i]）> 500）"はスレッシュホールドの小さな領域になり、完全に機能し、さらにブロブ検出よりもはるかに高速です。再び

、アレクサンダーは、正しい方向に私を指していただき、誠にありがとうござい:)

PSを：推薦して、ここでは完全なソリューションです。

void findContours(cv::Mat img) { 
    // find contours: 
    std::vector<std::vector<cv::Point> > contours; 
    std::vector<cv::Vec4i> hierarchy; 
    findContours(img, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); 

    // draw contours: 
    cv::Mat imgWithContours = cv::Mat::zeros(img.rows, img.cols, CV_8UC3); 
    cv::RNG rng(12345); 
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++) 
    { 
     if (cv::contourArea(contours[i]) > 500) { 
      cv::Scalar color = cv::Scalar(rng.uniform(50, 255), rng.uniform(50, 255), rng.uniform(50, 255)); 
      drawContours(imgWithContours, contours, i, color, 1, 8, hierarchy, 0); 
     } 
    } 
    imshow("display4", imgWithContours); 
}