aruco - Cómo usar OpenCV SimpleBlobDetector

opencv simple blob detector

Question

En lugar de cualquier biblioteca adicional de detección de blobs, ¿cómo uso la clase cv::SimpleBlobDetector y su función detectblobs() ?

Answer 1

Nota: todos los ejemplos aquí están usando la API de OpenCV 2.X.

En OpenCV 3.X, necesita usar:

Ptr<SimpleBlobDetector> d = SimpleBlobDetector::create(params);

Ver también: la guía de transición: http://docs.opencv.org/master/db/dfa/tutorial_transition_guide.html#tutorial_transition_hints_headers

Answer 2

Puede almacenar los parámetros para el detector de blobs en un archivo, pero esto no es necesario. Ejemplo:

// set up the parameters (check the defaults in opencv''s code in blobdetector.cpp)
cv::SimpleBlobDetector::Params params;
params.minDistBetweenBlobs = 50.0f;
params.filterByInertia = false;
params.filterByConvexity = false;
params.filterByColor = false;
params.filterByCircularity = false;
params.filterByArea = true;
params.minArea = 20.0f;
params.maxArea = 500.0f;
// ... any other params you don''t want default value

// set up and create the detector using the parameters
cv::SimpleBlobDetector blob_detector(params);
// or cv::Ptr<cv::SimpleBlobDetector> detector = cv::SimpleBlobDetector::create(params)

// detect!
vector<cv::KeyPoint> keypoints;
blob_detector.detect(image, keypoints);

// extract the x y coordinates of the keypoints: 

for (int i=0; i<keypoints.size(); i++){
    float X = keypoints[i].pt.x; 
    float Y = keypoints[i].pt.y;
}

Answer 3

Python: lee la imagen blob.jpg y realiza la detección de blobs con diferentes parámetros.

#!/usr/bin/python

# Standard imports
import cv2
import numpy as np;

# Read image
im = cv2.imread("blob.jpg")

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

# Change thresholds
params.minThreshold = 10
params.maxThreshold = 200


# Filter by Area.
params.filterByArea = True
params.minArea = 1500

# Filter by Circularity
params.filterByCircularity = True
params.minCircularity = 0.1

# Filter by Convexity
params.filterByConvexity = True
params.minConvexity = 0.87

# Filter by Inertia
params.filterByInertia = True
params.minInertiaRatio = 0.01

# Create a detector with the parameters
detector = cv2.SimpleBlobDetector(params)


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

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

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

# Show blobs
cv2.imshow("Keypoints", im_with_keypoints)
cv2.waitKey(0)

C ++: Lee la imagen blob.jpg y realiza la detección de blobs con diferentes parámetros.

#include "opencv2/opencv.hpp"

using namespace cv;
using namespace std;

int main( int argc, char** argv )
{
// Read image
Mat im = imread( "blob.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );

// Setup SimpleBlobDetector parameters.
SimpleBlobDetector::Params params;

// Change thresholds
params.minThreshold = 10;
params.maxThreshold = 200;

// Filter by Area.
params.filterByArea = true;
params.minArea = 1500;

// Filter by Circularity
params.filterByCircularity = true;
params.minCircularity = 0.1;

// Filter by Convexity
params.filterByConvexity = true;
params.minConvexity = 0.87;

// Filter by Inertia
params.filterByInertia = true;
params.minInertiaRatio = 0.01;

SimpleBlobDetector detector(params);

// Storage for blobs
std::vector<KeyPoint> keypoints;

// Detect blobs
detector.detect( im, keypoints);

// Draw detected blobs as red circles.
// DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS flag ensures
// the size of the circle corresponds to the size of blob

Mat im_with_keypoints;
drawKeypoints( im, keypoints, im_with_keypoints, Scalar(0,0,255), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS );

// Show blobs
imshow("keypoints", im_with_keypoints );
waitKey(0);

La respuesta ha sido copiada de este tutorial que escribí en LearnOpenCV.com explicando varios parámetros de SimpleBlobDetector. Puede encontrar detalles adicionales sobre los parámetros en el tutorial.

Answer 4

// creation 
            cv::SimpleBlobDetector * blob_detector; 
            blob_detector = new SimpleBlobDetector(); 
            blob_detector->create("SimpleBlobDetector"); 
// change params - first move it to public!! 
            blob_detector->params.filterByArea = true; 
            blob_detector->params.minArea = 1; 
            blob_detector->params.maxArea = 32000; 
// or read / write them with file 
            FileStorage fs("test_fs.yml", FileStorage::WRITE); 
            FileNode fn = fs["features"]; 

            //blob_detector->read(fn); 
// detect 
            vector<KeyPoint> keypoints; 
            blob_detector->detect(img_text, keypoints); 
            fs.release(); 

Sé por qué, pero los params están protegidos. Así que lo moví en el archivo features2d.hpp para que sea público:

  virtual void read( const FileNode& fn ); 
  virtual void write( FileStorage& fs ) const; 

public: 
Params params; 




protected: 
struct CV_EXPORTS Center 
  { 
      Point2d loc 

Si no lo hace, la única forma de cambiar los parámetros es crear un archivo ( FileStorage fs("test_fs.yml", FileStorage::WRITE); ), luego ábralo en el bloc de notas y edítelo. O tal vez hay otra manera, pero no estoy enterado.