注意的 这不是一个关于算法编写的精确代码问题 在人们关闭它之前，堆栈溢出也是关于算法， 编码他们（和他们的问题）只是接下来。并找到更快或 最佳代码，后来发生..这个Q真的是最早的 编写代码的阶段。
我试着理解图像“blob”检测是如何工作的。 我正在寻找一些代码解释，最好在c＃中。 我读过几种方法。最简单的一个可能是处理黑白图像的二元有点过滤器。 如此处所述（https://en.wikipedia.org/wiki/Connected-component_labeling
然而，这并不能解决这个问题。 我的图像不是黑白的，它们包含更多的变化（我不能分成2个）。并且我需要在blob检测级别应用一些规则，即只要它们匹配某些逻辑（基于该blob中的颜色信息），某些颜色属于同一组，尽管视觉完全不同。
我看过Aforge（并测试过）EmguCV，OpenCV，我看过Matlab的例子（但我没有Matlab）。但是，由于我的图像数据不适合那些滤镜，因为我后来想要添加更多额外的视觉逻辑/未来的检测/颜色规则等。
那么我对人们有时会编写自己的blob过滤器感到兴奋，这就是我现在感兴趣的内容。但是除了维基百科的文章，我找不到一些关于这个主题的可读程序员资料。我确实为mathlab找到了一些东西，还有一些关于blob / future检测的重要数学文章。我正在寻找的是一些“其他”方法，如维基百科文章，显示了一些不同的blob检测方法，在代码中解释。所以我基于这样的知识也可以创造一个。
如果有人能指出一些文章，其中人们描述不同的过滤方法，而不是现有的aforge / opencv等。那么我很乐意学习它。
答案 0 :(得分：0)
也许你需要对wiki示例有所不同。 它使用非常平坦的颜色系统，但如果你有更多的颜色你可以编写一个函数来检查像素与邻居相比，（或你提到的特殊颜色逻辑）可能是面积平均值，或图像平均值，然后使用它来填充函数内的另一个图像，返回一个future或array..or文件文件列表。也许预处理图像并在颜色分布中做一些统计。因此，如果您寻找能够很好地展示的东西，您可以找到那种颜色，或找到颜色较少的颜色。
除非您将来检测到它是最简单，最快速的算法之一，否则您可以将其与位锁和扫描图像快速结合起来。但请确保不要使用参数化像素编辑，因为维基文章需要比较所有已扫描的行。只是提示