OpenCV中的斑点提取

Posted 2023-02-21

【中文标题】OpenCV中的斑点提取

【英文标题】：Blob extraction in OpenCV

【发布时间】：2011-01-09 21:09:28

【问题描述】：

我正在使用 OpenCV 为图像过滤某些颜色，所以我得到了检测区域的二值图像。

现在我想侵蚀这些区域，然后去除较小的区域，并找到最大“blob”的 x,y 坐标

我正在寻找关于最好使用什么库的建议？我见过 cvBlob 和 cvBlobsLib 但我不太确定如何设置它们。我想将它们与项目一起编译，还是想将它们编译并安装到系统中（就像我对 OpenCV 所做的那样）？

我目前在 Ubuntu 上使用 Code::Blocks IDE（尽管这不应该限制）

【参考方案1】：

我迟到了，但我想插一句，有一种方法可以在 opencv 中连接组件，只是还没有主线。

更新：它是主线的，它只是被卡在等待 3.0 发布多年。 Linky to documentation

见http://code.opencv.org/issues/1236和http://code.opencv.org/attachments/467/opencv-connectedcomponents.patch

免责声明 - 我是作者。

【讨论】：

干得好杰森。我已经集成了你的补丁，它似乎运行良好。速度也不错。也许添加一些属性函数也会很棒（如面积、质心等）。无论如何，感谢您的出色工作。我希望 OpenCV 团队尽快整合你的补丁。这是 OpenCV 恕我直言的严重缺乏，特别是因为其他库已经过时并且只使用 IplImage*...

现在在 api 中了吗？如果是，文档的链接将对未来的读者有所帮助。

【参考方案2】：

您可以使用findContours 来执行此操作，请参阅opencv manual 和Tutorial to find connected components。

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编辑：教程中的代码（通过 Archive.org）

#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>

int main(int argc, char *argv[])

    IplImage *img, *cc_color; /*IplImage is an image in OpenCV*/
    CvMemStorage *mem;
    CvSeq *contours, *ptr;
    img = cvLoadImage(argv[1], 0); /* loads the image from the command line */
    cc_color = cvCreateImage(cvGetSize(img), IPL_DEPTH_8U, 3);

    cvThreshold(img, img, 150, 255, CV_THRESH_BINARY);
    mem = cvCreateMemStorage(0);
    cvFindContours(img, mem, &contours, sizeof(CvContour), CV_RETR_CCOMP,
        CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0));


    for (ptr = contours; ptr != NULL; ptr = ptr->h_next) 
        CvScalar color = CV_RGB( rand()&255, rand()&255, rand()&255 );
        cvDrawContours(cc_color, ptr, color, CV_RGB(0,0,0), -1, CV_FILLED, 8, cvPoint(0,0));
    

    cvSaveImage("result.png", cc_color);
    cvReleaseImage(&img);
    cvReleaseImage(&cc_color);
    return 0;

【讨论】：

这看起来也很有希望，只是看看如何找到最大的轮廓/blob - 谢谢:)

我认为你可以计算轮廓的面积。有一些功能。

是的，我刚刚计算了轮廓边界框的面积，它完成了这项工作

第二个链接失效了，第一个好像也没有反应，能不能更新一下

Archive.org 上的第二个链接仍然有效 - 答案可以更新 web.archive.org/web/20110505194913/http://…

【参考方案3】：

不幸的是，OpenCV 没有任何连接组件标记功能，这对于计算机视觉库来说似乎是一个严重的遗漏。无论如何，我最近有类似的要求，所以我实现了自己的 CCL 例程 - CCL Wikipedia page 上描述了几种不同的算法，它们都非常易于实现。

【讨论】：

这似乎是最好的选择，谢谢 :) 这似乎是对 OpenCV 的巨大疏忽，你是对的。

OpenCV 站点上有一个第三方 blobs 库（cvBlobsLib 或类似的），但我看了看，代码质量不是很好。我认为在这种情况下最好自己动手。

在另一个答案中提到，findContours 没有给出相当于连接组件标签的功能吗？

@carnieri：这取决于您尝试收集的信息类型 -​​ cvFindContours 将多边形拟合到斑点，您可以从这些多边形中获取 一些 种信息，但在在我的情况下，我需要知道每个 blob 中连接像素的数量，而 cvFindContours 似乎无法做到这一点。使用常规 CCL 算法虽然它非常简单（只是标签值的直方图）。

很高兴知道 - 如果@amr 还在，那么理想情况下，他现在应该将您的答案标记为已接受，而不是我的过时答案。

【参考方案4】：

我认为使用 OpenCV 处理 blob 的最佳且简单的选择是使用 cvBlob 库。它是一个带有 OpenCV 的补充库，非常易于使用。