OpenCV python的Blob ID标记

我目前正在为有方向的人员编制python代码。我使用了“矩”方法来收集坐标，最终当它穿过某条线时，计数器会递增。但是，这种方法被证明是非常低效的。关于斑点检测，我的问题是：

python opencv是否有任何blob检测技术？或者可以用cv2.findContours完成？ 我正在研究raspberry pi，所以有人能建议如何在debian linux上获取blob库吗

即使有，我如何为每个blob获得唯一的ID？是否有任何算法提供唯一ID的标记

如果有更好的方法，请推荐一种算法

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提前感谢。

对于斑点检测，您可以使用OpenCV中的SimpleBlobDetector：

# Setup SimpleBlobDetector parameters.
params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()

# Filter by Area.
params.filterByArea = True
params.minArea = 100
params.maxArea =100000

# Don't filter by Circularity
params.filterByCircularity = False

# Don't filter by Convexity
params.filterByConvexity = False

# Don't filter by Inertia
params.filterByInertia = False


# Create a detector with the parameters
detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)

# Detect blobs.
keypoints = detector.detect(imthresh)

# Draw detected blobs as red circles.
# cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS ensures
# the size of the circle corresponds to the size of blob
im_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(imthresh, keypoints, np.array([]), (0,0,255), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

对于标签，使用scipy.ndimage.label通常是一个更好的主意：

label_im, nb_labels = ndimage.label(mask)

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对于斑点检测，您可以使用OpenCV中的SimpleBlobDetector：

# Setup SimpleBlobDetector parameters.
params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()

# Filter by Area.
params.filterByArea = True
params.minArea = 100
params.maxArea =100000

# Don't filter by Circularity
params.filterByCircularity = False

# Don't filter by Convexity
params.filterByConvexity = False

# Don't filter by Inertia
params.filterByInertia = False


# Create a detector with the parameters
detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)

# Detect blobs.
keypoints = detector.detect(imthresh)

# Draw detected blobs as red circles.
# cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS ensures
# the size of the circle corresponds to the size of blob
im_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(imthresh, keypoints, np.array([]), (0,0,255), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

对于标签，使用scipy.ndimage.label通常是一个更好的主意：

label_im, nb_labels = ndimage.label(mask)

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真的谢谢你，伙计。你能详细说明标签部分需要做什么吗？这行就足够了，还是需要添加一些额外的行？抱歉，我是python新手。我已经给了你函数的名称，你可以很容易地在google上找到示例代码，例如：真的谢谢你。你能详细说明标签部分需要做什么吗？这行就足够了，还是需要添加一些额外的行？抱歉，我是python新手。我已经为您提供了函数的名称，您可以使用google轻松找到示例代码，例如：