opencv simpleblobdetector - 获取已识别 blob 的 blob 属性

Question

我正在使用来自 opencv 的 simpleblobdetector 和 python 来识别图像中的斑点。

我能够让简单的斑点检测器工作并为我提供已识别斑点的位置。但是我也可以获得已识别斑点的惯性/凸度/圆度/等属性吗？

img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# set up blob detector params
detector_params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()
detector_params.filterByInertia = True
detector_params.minInertiaRatio = 0.001
detector_params.filterByArea = True
detector_params.maxArea = 10000000
detector_params.minArea = 1000
detector_params.filterByCircularity = True
detector_params.minCircularity = 0.0001
detector_params.filterByConvexity = True
detector_params.minConvexity = 0.01

detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(detector_params)

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

# print properties of identified blobs
for p in keypoints:
    print(p.pt) # locations of blobs
    # circularity???
    # inertia???
    # area???
    # convexity???
    # etc...

谢谢

Answer 1

根据opencv.org，检测器返回的关键点不包含有关找到它们的算法的任何信息：

cv::KeyPoint：显着点检测器的数据结构。

类实例存储一个关键点，即由许多可用关键点检测器之一找到的点特征，例如 Harris 角点检测器、cv::FAST、cv::StarDetector、cv::SURF、cv::SIFT、cv::LDetector ETC。

关键点由二维位置、尺度（与需要考虑的邻域直径成正比）、方向和一些其他参数来表征。

您可以绘制关键点，显示大小和旋转：

img = cv2.drawKeypoints(img, keypoints, None, color=(0,255,0), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)