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AI-MARSTER 软件算子介绍——Blob功能介绍

发布时间:2020-09-08 13:08

目标统计(斑点)                                                                                                                                                                                                                                    


计算机视觉中的 Blob 是指图像中的一块连通区域, Blob 分析就是对前景/背景分离后的二值图像,进行连通域提取和标记。标记完成的每一个 Blob 都代表一个前景目标,然后就可以计算 Blob 的一些相关特征,如:面积、质心、外接矩形等几何特征,还可以计算Blob 的颜色、纹理特征,这些特征都可以作为跟踪的依据。

Blob 算法的核心思想,就是在一块区域内,将出现“灰度突变”的范围找出来。确定其大小、形状及面积等。算法从边缘寻找中的”卷积算法”,例如”卷积算法”的矩阵设定为 2*4 扫描从左向右从上至下进行的。矩阵每移动一步,算法计算矩阵中前半部(列 1 及列 2 )的灰度值总和,与矩阵中后半部(列 3 及列 4 )的灰度值总和的差。假如矩阵中这块图像的颜色为相同,也就是说矩阵中的 8 个像素的灰度极接近的话,那么,这个矩阵前部与后部灰度值总和差应该是趋近 0 的。程序一步步运行,矩阵前部与后部的灰度值总和差一直接近0。如果矩阵扫描到了一块前景的边缘,这时矩阵前部与后部灰度值总和差突变了,灰度值不再接近,则是到了一个 Blob。当算法扫描完整的时候,系统就记录了全部发生这种突变情况的点的坐标。之后再对这些边缘点进行一系列的分析,便可以得到这个 Blob 的大小、形状及面积等信息。

使用示例:

1、根据物件特征进行参数筛选设置,如图:


2、对跟踪到的物件可以输出 Blob 的中心坐标、长宽、面积、窗口位置等信息,常用于初定位功能。例如:利用 Blob 中心点坐标,对圆探针定位,再测量物件直径。


多物件分别测量直径:

 Blob 优 点   

Blob 在目标跟踪的优势有:

(1)通过 Blob 提取,可以获得相关区域的信息,这些信息可以作为边缘监测器或者角点检测器的补充信息。在目标识别中,Blob 可以提供局部的统计信息和外貌信息,这些信息能够为目标识别和跟踪提供依据;

(2)可以利用 Blob 对直方图进行峰值检测;

(3)Blob 还可以作为纹理分析和纹理识别的基元;

(4)通过 Blob 分析,可以得到目标的个数及其所在区域,在进行目标匹配时,不需要对全局图像进行搜索。


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