Blob算法，根據激光的特征進行調參，最后精準識別。

引用一位老哥的：https://blog.csdn.net/dz4543/article/details/79897763

1.Thresholding ：

      首先進行閾值分割。從設置的最小閾值minthreshold參數開始將源圖分割為幾個二值圖。這些閾值是通過設置的步長thresholdStep 逐漸遞增的，知道達到設置好的最大閾值maxThreshold參數。所以第一個閾值是minthreshold，第二個閾值是minthreshold+thresholdStep ，第三個閾值是minthreshold+2×thresholdStep ，以此類推。

2.Grouping:

      在每個二值圖像中，連接的白像素被分組在一起。讓我們調用這些斑點。

3.Merging  ：

       合并。計算這些二值圖中的斑點的中心，并且將相互之間距離小于設置的minDistBetweenBlobs 的斑點合并成一個。

4.Center & Radius Calculation：

      中心和半徑的計算。計算這些合并后的斑點的中心和半徑，并返回。

5.通過顏色，大小和形狀過濾這些斑點

可以通過設置SimpleBlobDetector 函數的參數對斑點進行過濾，來獲得我們所需要的斑點。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的电赛机器视觉——激光点定位的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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