Как посчитать, сколько белых «шариков» в изображении с Opencv Python?

Question

У меня есть это изображение, и я пытаюсь подсчитать, сколько белых "шаров" существует

Я пытаюсь использовать этот код ниже и получить этот результат

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('MASK.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img = cv2.resize(img,(700,700))
img = cv2.subtract(255, img)

detector = cv2.SimpleBlobDetector_create()

 # Detect the blobs in the image
 keypoints = detector.detect(img)
 print(len(keypoints))


 imgKeyPoints = cv2.drawKeypoints(img, keypoints, np.array([]), (0,0,255), 
 cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

 cv2.imshow("Keypoints", imgKeyPoints)
 cv2.waitKey(0)

 cv2.destroyAllWindows()

Answer 1

Может помочь некоторая предварительная обработка, чтобы выделить капли, считая их.Вот подход:

• Преобразование изображения в оттенки серого
• Порог Оцу
• Морфинг, открытый для удаления шума
• Поиск контуров и сумм сгустков

---

После преобразования в оттенки серого мы используем порог Оцу, чтобы получить двоичное изображение

Затем мы преобразуем ядро ​​cv2.MORPH_ELLIPSE для удаления шума.и лучше разбить капли

Далее мы найдем контуры и суммируем капли.Обратите внимание, что закрытие морфа не «отсоединило» все связанные капли, поэтому мы фильтруем, используя область контура.Если BLOB-объект больше минимального порогового значения, мы считаем двоичный объект двойным, а не единичным.Вот обнаруженные BLOB-объекты

Результат

BLOB-объектов: 325

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('1.jpg')
mask = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY)[1]
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (7,7))
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=5)

cnts = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

blobs = 0
for c in cnts:
    area = cv2.contourArea(c)
    cv2.drawContours(mask, [c], -1, (36,255,12), -1)
    if area > 13000:
        blobs += 2
    else:
        blobs += 1

print('blobs:', blobs)

cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('opening', opening)
cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.waitKey()