C++ 图像处理算法idea-Opencv

我正试图分离粗面粉中的小物体（黑色物体），如下图所示。我在C++中使用OpenCV 3.1。 我尝试了不同的方法，我发现最好的方法如下。但是结果不是我想要的那么好。 我只想在决赛中有我的黑色物体

原始图像：

所以我把我的图像转换成灰度，然后应用高斯模糊和大模糊来获得背景

GaussianBlur(img_gray, img_inter, Size(21, 21), 0, 0);
blur(img_inter, img_blur, Size(51, 51), Point(-1,-1), 0);

背景图像：

之后，我将背景减去原始图像：

减影图像：

以及打开操作、阈值和再次打开后的最终图像：

结果图像：

代码如下：

cvtColor(*img_in, img_gray, CV_BayerGB2GRAY);

GaussianBlur(img_gray, img_inter, Size(21, 21), 0, 0);

blur(img_inter, img_blur, Size(51, 51), Point(-1,-1), 0);

img = (255 - img_gray) - (255 - img_blur); // Background subtraction

morphologyEx(img, img_inter, cv::MORPH_OPEN, cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE, cv::Size(3, 3)),Point(-1,-1), 1);
threshold(img_inter, img, 50, 255, CV_THRESH_BINARY);
morphologyEx(img, img_inter, cv::MORPH_OPEN, cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE, cv::Size(3, 3)), Point(-1, -1), 1);

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如果您有任何改进结果的想法，谢谢您。一般的方法看起来已经很好了。你到底想要什么，改进？只是警告你，因为你是新来的，但你很可能会把你的问题关闭，因为它没有一个确切的答案。黑色对象总是在这种配置中吗？（在顶部，平面）如果是这样的话，你也可以通过一些模式匹配得到一些好的结果，也许？谢谢你jlengrand，是的，我的对象几乎总是这样。我想保持处理简单，因为我需要良好的输出fps。在最终的图像中，有一些我不想要的噪声点，如果不删除好的点，我无法删除它们。好的，你可以让模式匹配尽可能简单。从外观上看，您正在搜索的对象是长的、薄的和黑色的。因此，对于您现在的最终输出，我将尝试与原始图像颜色进行比较，看看它是否匹配黑色物体，尝试查看对象有多长，以及它与残差的通常大小相匹配（它将删除您的大部分小点），也许要做一个细度/长度检查，并对每个物体的元素做一些评分。这应该很快：）。而不是模糊锐化图像，然后再试一次。