Blob分析

BLOB是圖像中灰度塊的一種專業稱呼，更加變通一點的可以說它跟我們前面二值圖像分析的聯通組件類似，通過特征提取實現常見的各種灰度BLOB對象組件檢測與分離。使用該檢測器的時候，可以根據需要輸入不同參數，得到的結果跟輸入的參數息息相關。

Blob分析函數與演示

OpenCV中的Blob分析函數為SimpleBlobDetector，OpenCV中支持實現常見的BLOB分析過濾，如下所示：

-根據BLOB面積過濾
-根據灰度/顏色值過濾
-根據圓度過濾
-根據長軸與短軸過濾
-根據凹凸進行過濾

對應的參數列表如下：

SimpleBlobDetector::Params()
bool        filterByArea
bool        filterByCircularity
bool        filterByColor
bool        filterByConvexity
bool        filterByInertia
float        maxArea
float        maxCircularity
float        maxConvexity
float        maxInertiaRatio
float        maxThreshold
float        minArea
float        minCircularity
float        minConvexity
float        minDistBetweenBlobs
float        minInertiaRatio

#include"opencv2/opencv.hpp"
#include

usingnamespacecv;
usingnamespacestd;

intmain(intargc,char**argv)
{
//加載圖像
Matsrc=imread("D:/lena.jpg");
Matgray;
cvtColor(src,gray,COLOR_BGR2GRAY);
cv::imshow("輸入圖像",src);

//初始化參數設置
SimpleBlobDetector::Paramsparams;
params.minThreshold=10;
params.maxThreshold=240;
params.filterByArea=true;
params.minArea=50;
params.filterByCircularity=true;
params.minCircularity=0.1;
params.filterByConvexity=true;
params.minConvexity=0.5;
params.filterByInertia=true;
params.minInertiaRatio=0.5;

//創建BLOBDetetor
Ptrdetector=SimpleBlobDetector::create(params);

//BLOB分析與顯示
Matresult;
vectorkeypoints;
detector->detect(gray,keypoints);
for(autokpt:keypoints){
std::cout<
 演示效果如下：

	

	

	

	特殊使用技巧

	SimpleBlobDetector 函數有兩個很詭異的地方。 第一個是實現的默認參數支持與參數檢查 OpenCV中SimpleBlobDetector函數默認的參數值如下：
thresholdStep = 10;
minThreshold = 50;
maxThreshold = 220;
minRepeatability = 2;
minDistBetweenBlobs = 10;


filterByColor = true;
blobColor=0;


filterByArea = true;
minArea = 25;
maxArea=5000;


filterByCircularity = false;
minCircularity = 0.8f;
maxCircularity=std::numeric_limits::max();


filterByInertia = true;
//minInertiaRatio = 0.6;
minInertiaRatio = 0.1f;
maxInertiaRatio=std::numeric_limits::max();


filterByConvexity = true;
//minConvexity = 0.8;
minConvexity = 0.95f;
maxConvexity = std::numeric_limits::max();


collectContours = false;
每次執行之前都會進行斷言檢查，但是OpenCV中同時提供了是否啟用Blob各種過濾開關選項，但是無論開關選項是否啟用，這個斷言檢查都是檢查全部屬性值，這個就導致你設置選項為false的時候，必須填寫對應選項的選項值，否則就無法執行Blob檢測函數。對應的源碼文件 blobdetector.cpp發現了這段代碼作為佐證：
staticvoidvalidateParameters(constSimpleBlobDetector::Params&p)
{
if(p.thresholdStep<=?0)
??????CV_Error(Error::StsBadArg,?"thresholdStep>0");

if(p.minThreshold>p.maxThreshold||p.minThreshold0");

if(p.minArea>p.maxArea||p.minArea<=0)
??????CV_Error(Error::StsBadArg,?"0p.maxCircularity||p.minCircularity<=?0)
??????CV_Error(Error::StsBadArg,?"0p.maxInertiaRatio||p.minInertiaRatio<=?0)
??????CV_Error(Error::StsBadArg,?"0p.maxConvexity||p.minConvexity<=?0)
??????CV_Error(Error::StsBadArg,?"0
 第二個是現實的默認輸入圖像的背景必須是白色 如果是黑色背景圖像輸入，Blob檢測所有的參數就直接失效了，但是官方開發教程示例代碼與函數文檔都沒有說明這點，導致很多新手小白不明所以就直接掉坑了，然后就放棄使用這個函數了。

	審核編輯：黃飛