opencv blob分析

Blob翻译成中文，是“一滴”，“一抹”，“一团”，“弄脏”，“弄错”的意思。在计算机视觉中的Blob是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域。显然，Blob分析其实就是将图像进行二值化，分割得到前景和背景，然后进行连通区域检测，从而得到Blob快的过程。简单来说，blob分析就是在一块“光滑”区域内，将出现“灰度突变”的小区域寻找出来。举例来说，假如现在有一块刚生产出来的玻璃，表面非常光滑，平整。如果这块玻璃上面没有瑕疵，那么，我们是检测不到“灰度突变”的；相反，如果在玻璃生产线上，由于种种原因，造成了玻璃上面有一个凸起的小泡、有一块黑斑、有一点裂缝。。。那么，我们就能在这块玻璃上面检测到纹理，颜色发生突变的部分，而这些部分，就是生产过程中造成的瑕疵，而这个过程，就是blob分析。显然，纺织品的瑕疵检测，玻璃的瑕疵检测，机械零件表面缺陷检测，可乐瓶缺陷检测，药品胶囊缺陷检测等很多场合都会用到blob分析。

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opencv python中

# Standard imports
import cv2
import numpy as np;
# Read image
im = cv2.imread("blob.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Set up the detector with default parameters.
detector = cv2.SimpleBlobDetector()
# 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 keypoints
cv2.imshow("Keypoints", im_with_keypoints)
cv2.waitKey(0)

using namespace cv;
// Read image
Mat im = imread( "blob.jpg", IMREAD_GRAYSCALE );
// Set up the detector with default parameters.
SimpleBlobDetector detector;
// Detect blobs.
std::vector<KeyPoint> keypoints;
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);