如何检测边缘的轮廓或斑点？

Question

我想检测以下图片上的黑点。

我使用了自适应阈值和opencv中的find contours。这种方法可以成功地检测出灰色背景中的大部分黑点。但是，它无法检测边缘的斑点，这只是因为轮廓检测认为这些斑点是黑色背景的一部分，见这里。

这是我用来得到这些轮廓的代码。

import cv2

image_path = "cropped.png"
img = cv2.imread(image_path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# do adaptive threshold on gray image
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 101, 3)

# apply morphology open then close
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (1, 1))
blob = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (10, 10))
blob = cv2.morphologyEx(blob, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# invert blob
blob = (255 - blob)

# Get contours
cnts, hierarchy = cv2.findContours(blob, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

result1 = img.copy()
cv2.drawContours(result1, cnts, -1, (0, 0, 255), 3)
cv2.imwrite("_Fail_Blob.png", result1)

有什么建议可以帮助我们检测边缘的黑点吗？最终寻找一种算法，能够输出如下图所示的sth。

Answer 1

你可以使用形态学操作来选择斑点:举例说明。

import cv2 
fn = 'IdTPp.jpg'
img = cv2.imread(fn)
img=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
se=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (45,45))
img2=cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, se)
img3=cv2.absdiff(img, img2)
cv2.imshow("detected circles", img3)