使用opencv查找图像中的亮点

Question

我想在上图中找到亮点并使用一些符号标记它们。为此，我尝试使用OpenCV 已经提供的Hough Circle Transform算法。但是当我运行代码时它给出了某种断言错误。我还尝试了OpenCV 中也提供的Canny 边缘检测算法，但它也给出了某种断言错误。我想知道是否有某种方法可以完成此操作，或者我是否可以防止出现这些错误消息。

我是 OpenCV 的新手，任何帮助将不胜感激。

PS - 如有必要，我也可以使用 Scikit-image。所以如果这可以使用 Scikit-image 来完成，那么请告诉我如何。

下面是我的预处理代码：

import cv2
import numpy as np



image = cv2.imread("image1.png")

gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

binary_image = np.where(gray_image > np.mean(gray_image),1.0,0.0)

binary_image = cv2.Laplacian(binary_image, cv2.CV_8UC1)

Answer 1

如果您只想使用简单的图像，例如具有黑色背景的示例，则可以使用相同的基本预处理/阈值，然后找到连接的组件。使用此示例代码在图像中的所有圆圈内绘制一个圆圈。

import cv2 
import numpy as np

image = cv2.imread("image1.png")

#  constants
BINARY_THRESHOLD = 20
CONNECTIVITY = 4
DRAW_CIRCLE_RADIUS = 4

#  convert to gray
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#  extract edges
binary_image = cv2.Laplacian(gray_image, cv2.CV_8UC1)

#  fill in the holes between edges with dilation
dilated_image = cv2.dilate(binary_image, np.ones((5, 5)))

#  threshold the black/ non-black areas
_, thresh = cv2.threshold(dilated_image, BINARY_THRESHOLD, 255, cv2.THRESH_BINARY)

#  find connected components
components = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh, CONNECTIVITY, cv2.CV_32S)

#  draw circles around center of components
#see connectedComponentsWithStats function for attributes of components variable
centers = components[3]
for center in centers:
    cv2.circle(thresh, (int(center[0]), int(center[1])), DRAW_CIRCLE_RADIUS, (255), thickness=-1)

cv2.imwrite("res.png", thresh)
cv2.imshow("result", thresh)
cv2.waitKey(0)

这是结果图像：

编辑： connectedComponentsWithStats 将二进制图像作为输入，并返回该图像中的连接像素组。如果您想自己实现该功能，天真的方法是：
1- 从左上角到右下角扫描图像像素，直到遇到没有标签 (id) 的非零像素。
2- 当你遇到一个非零像素时，递归搜索它的所有邻居（如果你使用 4 个连接，你检查 UP-LEFT-DOWN-RIGHT，有 8 个连接你也检查对角线），直到你完成那个区域。为每个像素分配一个标签。增加您的标签计数器。
3- 从您离开的地方继续扫描。