Python中的图像点检测

Question

我有数百万的图像包含每一天的照片。我试图找到一种方法来挑选某些颜色存在的部分，比如说红色和橙色，不管形状或物体。尺寸可能很重要 - 例如至少50x50像素。

是否有一个高效的轻量级库来实现这个功能？我知道有OpenCV，它看起来非常强大，但是对于这项任务来说它会太臃肿吗？这是一个相对简单的任务，对吧？

感谢

Answer 1

我不知道是否有一个库，但你可以使用部分简单的阈值分割算法，这些领域。说，你想找到红点。从图像中提取红色通道，选择阈值，并消除低于阈值的像素。由此产生的像素是你的位置。要找到合适的阈值，您可以构建图像的红色通道直方图并在那里找到山谷。山谷中的最低点是您可以使用的阈值。如果有多个山谷，请平滑直方图，直到有一个山谷和两个山峰。您可以使用高斯函数来平滑柱状图。要从其余像素中找到斑点，您可以使用标注算法，然后在标签算法生成的图形中查找连通的组件。是的，这很简单。 :)

Answer 2

当然OpenCV可以做到这一点，但你也可以使用Python图像库PIL，只是创建一个函数来遍历图像裁剪小块的图像设置在你的最小尺寸，并测试这些块的平均颜色并根据匹配标准进行宽容。沿（未经测试的伪代码）线的东西：

import Image 

im = Image.open("test_picture.png") 
for y in xrange(image_height - block_height): 
    for x in xrange(image_width - block_width): 
     block = im.crop(x, y, x + block_width, y + block_height) 
     if colour_test(block): # test for match 
      return True 

它很容易得到使用block.getcolors()图像的色彩频率信息，让您可以轻松编写colour_test()功能。