通过opencv的BlobDetector方法可以检测斑点、圆点、椭圆等形状
以下是使用方式及代码说明:
1、导入必要的OpenCV库和头文件。
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/blob/blobdetector.hpp>
2、读取图像并将其转换为灰度图像。
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
3、创建一个BlobDetector对象,并设置相关参数。
cv::SimpleBlobDetector::Params params;
// 设置检测圆的阈值
params.minThreshold = 10;
params.maxThreshold = 200;
//设置识别的预期颜色
//params.blobColor = 0; //0表示预期检测圆的颜色为白色
// 用于过滤面积小的blob
params.filterByArea = false; //true表示启动该功能,false表示关闭该功能
params.minArea = 0.1;
//用于过滤不符合圆形形状的blob
params.filterByCircularity = true;
params.minCircularity = 0.8;
//用于过滤不规则或者非凸的blob
params.filterByConvexity = true;
params.minConvexity = 0.8;
//用于过滤不符合椭圆形状的blob
params.filterByInertia = true;
params.minInertiaRatio = 0.8;
// 创建BlobDetector对象
cv::Ptr<cv::SimpleBlobDetector> detector = cv::SimpleBlobDetector::create(params);
4、使用BlobDetector在图像中检测圆形。
std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
detector->detect(image, keypoints);
5、绘制检测到的圆。
cv::Mat imageWithKeypoints;
cv::drawKeypoints(image, keypoints, imageWithKeypoints, cv::Scalar(0, 0, 255), cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);
6、显示并保存带有检测到的圆的图像。
cv::imshow("Circle Detection", imageWithKeypoints);
cv::waitKey(0);
cv::imwrite("result.jpg", imageWithKeypoints);