使用OpenCV进行斑点检测

Question

我正在尝试使用OpenCV进行一些白色斑点检测。 但是我的脚本无法检测到大白块，这是我的目标，同时检测到一些小斑点。 我是OpenCV的新手，在OpenCV中使用simpleblobdetection时我做错什么了吗？ [部分解决，请阅读以下内容]

这是脚本：

#!/usr/bin/python

# Standard imports
import cv2
import numpy as np;

from matplotlib import pyplot as plt

# Read image
im = cv2.imread('whiteborder.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
imfiltered = cv2.inRange(im,255,255)

#OPENING
kernel = np.ones((5,5))

opening = cv2.morphologyEx(imfiltered,cv2.MORPH_OPEN,kernel)

#write out the filtered image

cv2.imwrite('colorfiltered.jpg',opening)


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

params.blobColor= 255
params.filterByColor = True


# Create a detector with the parameters
ver = (cv2.__version__).split('.')
if int(ver[0]) < 3 :
    detector = cv2.SimpleBlobDetector(params)
else : 
    detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)


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

# Draw detected blobs as green circles.
# cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS ensures
# the size of the circle corresponds to the size of blob

print str(keypoints)

im_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(opening, keypoints, np.array([]), (0,255,0), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

# Show blobs
##cv2.imshow("Keypoints", im_with_keypoints)

cv2.imwrite('Keypoints.jpg',im_with_keypoints)

cv2.waitKey(0)

编辑 ：

通过添加更大的面积最大值，我可以识别出一个大斑点，但我的最终目标是识别出是否存在一个大的白色矩形。 我所做的白色斑点检测不仅返回矩形，而且还返回周围的区域。 [本部分解决]

编辑2：

根据@PSchn的回答，我更新了代码以应用逻辑，首先将滤色器设置为仅获取白色像素，然后使用开口消除噪点。 它适用于示例数据，在检测到斑点后我可以成功获取关键点。

Answer 1

如果只想检测白色矩形，则可以尝试设置更高的阈值，例如253，擦除带有开口的小物体并获取最大的斑点。 我首先对您的图像进行平滑处理，然后对其进行阈值处理：

和开幕：

现在您只需要使用findContours并采用boundingRect 。 如果您的矩形始终是白色，则应该可以使用。 如果阈值降低到251，则其他小斑点将出现，并且您的区域将与它们合并，如下所示：

然后，您仍然可以做几次开门操作，然后得到以下信息：

但是我不认为这是最快的想法;）

Answer 2

您可以尝试将params.maxArea设置为令人讨厌的大小（数万个左右）：默认值可能小于您要检测的矩形的面积。 另外，我不知道这是不是真的，但我听说颜色检测存在逻辑错误，因此，有必要尝试禁用它，以防万一导致问题出现（这可能已经已在更高版本中修复，但仍然值得一试）