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Sep 18, 20247 min read

Blob分析（Blob Analysis）是一種基於影像處理的技術，主要用來檢測並分析影像中的連通區域（也稱為“Blob”）。這些 Blob 是由像素組成的區域，這些像素通常具有類似的屬性（如亮度或顏色）。Blob 分析通常用於識別影像中的物件，並進一步分析它們的形狀、大小、位置等特徵。該技術被廣泛應用於機器視覺、醫學影像分析、物體檢測等領域。

Blob 分析的主要步驟

  1. 影像預處理：將輸入影像進行二值化或灰度轉換，這樣可以更容易地將目標區域與背景區分開。
  2. 連通區域檢測：利用連通元件標記（如前述的 4-連通或 8-連通）來識別 Blob。
  3. Blob 特徵計算：對每個 Blob 計算形狀和統計特徵，如面積、周長、質心、邊界框等。
  4. 分類和過濾：基於計算出的特徵進行分類，並過濾掉不符合需求的小區域或噪點。

Blob 分析的常見應用

  • 瑕疵檢測：在工業影像檢測中，識別產品表面上的異常，如裂痕或瑕疵。
  • 生物影像分析：在細胞影像中檢測細胞核、微生物或病變區域。
  • 物件計數：識別影像中每個物件並進行計數，如自動化包裝檢測中的物體數量統計。
  • 運動追蹤：識別並追蹤移動物體，如在監控影像中追蹤行人或車輛。

Blob 分析的特徵提取

在進行 Blob 分析時，通常會計算以下一些特徵：

  1. 面積：Blob 中的像素數量，通常用來過濾掉小的無關區域或噪點。
  2. 周長：Blob 邊緣的長度，用於分析物體的形狀複雜度。
  3. 質心：Blob 的中心點，可以用來定位物體的相對位置。
  4. 邊界框：最小外接矩形，這可以方便後續的物體裁剪或形狀分析。
  5. 形狀因子：如圓形度（Circularity）或長寬比（Aspect Ratio），這些值可以用來進行形狀分類。

OpenCV 中的 Blob 檢測

OpenCV 提供了一個稱為 cv2.SimpleBlobDetector 的簡單 Blob 檢測工具，它能自動識別二值影像中的連通區域，並計算出各區域的特徵。

範例：使用 OpenCV 的 SimpleBlobDetector 進行 Blob 檢測

import cv2
 
# 讀取影像
image = cv2.imread('input_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 
# 設定 SimpleBlobDetector 參數
params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()
params.filterByArea = True  # 設定根據面積過濾 Blob
params.minArea = 100        # 設定最小面積閾值
params.filterByCircularity = True  # 根據圓形度過濾
params.minCircularity = 0.8  # 最小圓形度
 
# 創建 Blob 檢測器
detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)
 
# 檢測 Blobs
keypoints = detector.detect(image)
 
# 在原影像上繪製 Blob
output_image = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, None, (0, 0, 255), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
 
# 顯示結果
cv2.imshow("Blobs Detected", output_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

最佳實踐

  1. 適當的影像預處理： Blob 檢測效果很大程度上取決於預處理步驟，特別是二值化的結果。可以根據具體應用選擇合適的二值化方法（如 Otsu 閾值法或自適應閾值），以便更清晰地區分物件與背景。

    # 使用 Otsu 閾值法進行二值化
_, binary_img = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

  2. 參數調整： 根據應用需求調整 Blob 檢測器的參數，如面積、圓形度、長寬比等。對於不同應用，可以根據 Blob 的形狀特徵進行針對性設置。

  3. 結合形態學操作： 在檢測 Blob 之前，可以結合形態學操作（如膨脹、腐蝕）來去除雜訊或填補小孔洞，這有助於獲得更清晰的連通區域。

    # 形態學操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
cleaned_img = cv2.morphologyEx(binary_img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

  4. 多尺度檢測： 對於一些可能存在多種大小的 Blob，可以使用多尺度檢測方法，在不同尺度下識別不同大小的物體。

  5. 結合其他檢測方法： 在某些應用中，可以將 Blob 分析與其他影像處理技術相結合，例如邊緣檢測、霍夫變換等，來進行更準確的目標檢測。

其他聯通方式

除了 Blob 分析，還有其他常用的連通方式和技術：

  1. 區域增長法（Region Growing）： 從種子點開始，將相鄰且相似的像素歸為同一區域。區域增長法通常用於基於影像內容的分割，特別是在醫學影像分割中有廣泛應用。

  2. 圖論方法（Graph-based Methods）： 將影像視作圖，其中像素是頂點，像素之間的邊是基於像素相似度的權重。通過最小生成樹（Minimum Spanning Tree）或圖分割技術，可以將影像分割成不同的區域。

  3. 分水嶺算法（Watershed Algorithm）： 將影像的梯度視為地形，從低點開始“灌水”，當水流到不同的低谷時標記不同的區域。這種方法適用於分割邊界不明顯的物體，尤其是在醫學影像中。

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