ブロブとは塊を意味し、似た特徴を持った画像内の領域のことを指します。
OpenCVを利用すればこのブロブを簡単に検知することができます。
この記事では、そんなブロブの検知方法について具体的に紹介していきます。
これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばブロブ検知の方法が分かりますよ。
ブロブとは塊のことです。例えば、白い紙に黒墨を溢して残った塊ごとに1つブロブとして扱われます。
ブロブ検知を利用して画像にあるブロブを見つけ、カウントします。
C++ 言語でインストールする手順:
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);
SimpleBlobDetectorのパラメターを設定すれば、絞り込みたいブロブを検知する事が出来ます。
SimpleBlobDetector::Params params;
// 閾値の min, max値を定める
params.minThreshold = 10;
params.maxThreshold = 200;
params.filterByArea = true;
params.minArea = 1500;
params.maxArea = 5000;
params.filterByCircularity = true;
params.minCircularity = 0.1;
円形度(circularity)の数式:円形度 = 4πS / L^2
S:面積(画像数)
L:周囲長
0 < circulary < 1.
円形の近い形であればあるほど循環が1に近くなります。
params.filterByConvexity = true;
params.minConvexity = 0.87;
凸面 (convexity)の数式:(ブロブの面積) / (凸面の面積)
0 < convexity < 1.
params.filterByInertia = True
params.minInertiaRatio = 0.1
Inertia Ratioは形態の伸び率を意味します。
円形のInertia Ratio = 1
楕円形のInertia Ratio 0< Inertia Ratio< 1
直線のInertia Ratio = 0
いかがでしたか。本日はOpenCVを利用したブロブ検知の方法を紹介していきました。
ブロブ検知で個数のカウントや位置を検知することができましたね。
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