对于简单的场景管用，复杂的场景效果不明显。

方法一：基于LoG算子的圆斑检测。

这是常用的斑点检测方法，可参考http://doc.okbase.net/ronny/archive/102540.html。

此方法的问题是，图像中不是圆形的斑点也会检测出来，还需要进一步的判断，这使得算法的效率不高。

/* SimpleBlobDetector::Params params; //阈值控制

params.minThreshold = 10; params.maxThreshold = 200; //像素面积大小控制

params.filterByArea = true; params.minArea = 1000; //形状（凸）

params.filterByCircularity = false; params.minCircularity = 0.7; //形状（凹）

params.filterByConvexity = true; params.minConvexity = 0.9; //形状（园）

params.filterByInertia = false; params.minInertiaRatio = 0.5; */

LoG检测

利用高斯拉普拉斯LOG算子检测图像斑点较DoH，Harris和其它点检测方法稳定性更好，抗图像中噪声的能力更强

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-# Standard imports
import osimport cv2
import numpy as nppath=r"Images/"files=os.listdir(path)
for file in files:# Read imageim = cv2.imread(path+file)im_o = cv2.resize(im, (800,600))im_gauss = cv2.cvtColor(im_o, cv2.COLOR_RGB2GRAY)im_gauss = cv2.GaussianBlur(im_gauss, (3, 3), 0)ret, im = cv2.threshold(im_gauss, 30, 255, 0)cv2.imshow("o", im)# Setup SimpleBlobDetector parameters.params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()# Change thresholdsparams.minThreshold = 10params.maxThreshold = 200# Filter by Area.params.filterByArea = Trueparams.minArea = 16# Filter by Circularityparams.filterByCircularity = Trueparams.minCircularity = 0.3# Filter by Convexityparams.filterByConvexity = Trueparams.minConvexity = 0.57# Filter by Inertiaparams.filterByInertia = Trueparams.minInertiaRatio = 0.01# Create a detector with the parametersver = (cv2.__version__).split('.')if int(ver[0]) < 3:detector = cv2.SimpleBlobDetector(params)else:detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)# Detect blobs.keypoints = detector.detect(im)# Draw detected blobs as red circles.# cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS ensures# the size of the circle corresponds to the size of blobim_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(im_o, keypoints, np.array([]), (0, 0, 255),cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)# Show blobscv2.imshow("Keypoints", im_with_keypoints)cv2.waitKey(0)

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