얼룩 감지 OpenCV Python

블롭이란? 이미지에서 얼룩을 감지하는 방법은 무엇입니까? 이 블로그에서는 OpenCV Python의 얼룩 감지에 대해 배울 것입니다.

블롭은 모두 공통 속성을 공유하는 연결된 픽셀 그룹으로 설명할 수 있습니다.

OpenCV Python에서 Blob 감지를 코딩해 봅시다!

얼룩 감지 OpenCV 알고리즘

OpenCV imread() 함수를 사용하여 이미지를 읽습니다.

단순 얼룩 감지기를 만들거나 설정합니다.

생성된 검출기에 이미지를 입력합니다.

이미지에서 핵심 포인트를 얻습니다.

이미지에서 찾은 키 포인트에 모양을 그립니다.

OpenCV 기본 작업 및 7. OpenCV 이미지 조작에 문제가 있는 경우. 여기에서 블롭 감지에 사용될 기능에 대한 블로그를 읽으십시오.

패키지 가져오기

이미지 조작을 위해 Computer Vision Python 패키지를 가져옵니다.

이미지 행렬 및 행렬 조작 작업을 위한 NumPy.

데이터 시각화 및 동일한 창에 두 개 이상의 이미지를 표시하기 위한 Matplotlib. 이 패키지는 과학적 목적으로도 사용됩니다.

이미지 읽기

Img = cv.imread(‘./img.jpg’, cv.IMREAD_GRAYSCALE)

이미지를 읽고 그레이스케일로 변환합니다.

얼룩 감지기 OpenCV

detector = cv.SimpleBlobDetector()

이 단계에서는 Simple Blob Detector의 개체/인스턴스를 만듭니다. 이 생성된 인스턴스를 얼룩 감지에 사용합니다.

OpenCV 얼룩 감지 키포인트

keypoints = detector.detect(img)

감지기 인스턴스의 detect() 함수는 회색조 이미지를 인수로 사용하고 얼룩 감지를 위한 핵심 포인트를 찾습니다.

넘파이 블랙스크린

blank = np.zeros((1,1))

그러면 도형이 그려질 검은색 화면이 생성됩니다.

색상 얼룩 감지 OpenCV Python

blobs = cv.drawKeypoints(img, keypoints, blank, (0,255,255), cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT)

이렇게 하면 그레이스케일 이미지의 감지기에 의해 감지된 키포인트에 모양이 그려집니다.

cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT – 이 메서드는 감지된 얼룩을 빨간색 원으로 그리고 원의 크기가 얼룩의 크기와 일치하는지 확인합니다.

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