技术摘要：
本发明提供了一种图像的小黑点提取方法及系统，包括：步骤S1：通过OpenCV读取原始图像或dcmtk读取原始图像并转换为OpenCV的CMat图像；步骤S2：对原始图像进行中值模糊，获得处理后的第一图像；步骤S3：对处理后的第一图像进行升采样，获得采样后的第二图像，所述升采样 全部
背景技术：
现有专利申请CN109933683A(201910042125.3)公开了一种图像特征提取算 法， 具体包括以下步骤：步骤一、针对当前输入的图像中的图帧，经黑边检测模块 得到有效图 像区域的宽度和高度；步骤二、将图像重新定位，经图像尺寸归一化模 块得到归一后的图 像；步骤三、针对归一后的图像，经直方图均衡模块对输入图像 中的各区域进行直方图均 衡处理；步骤四、通过特征计算模块计算图像局部区域的 灰度梯度进而得到图像特征。
技术实现要素：
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种图像的小黑点提取方法及系 统。 根据本发明提供的一种图像的小黑点提取方法，其特征在于，包括： 步骤S1：通过OpenCV读取原始图像或dcmtk读取原始图像并转换为OpenCV的 CMat 图像； 步骤S2：对原始图像进行中值模糊，获得处理后的第一图像； 步骤S3：对处理后的第一图像进行升采样，获得采样后的第二图像，所述升采 样 倍率可控； 步骤S4：对升采样后的第二图像再进行中值模糊，获得处理后的第三图像； 步骤S5：对处理后的第三图像进行边缘检测； 步骤S6：对处理后的第三图像进行二值化处理，获得处理后的第四图像； 步骤S7：提取第四图像中各区域轮廓，获得提取的轮廓； 步骤S8：轮廓遍历，计算轮廓内外色差、轮廓大小以及面积，提取感兴趣点坐 标； 步骤S9：将所有感兴趣点轮廓半径求平均值，将不符合预设条件的的轮廓标记 为 不感兴趣点； 步骤S10：计算两两点间距离，并不断计算所有点的距离均方差，将均方差和 距离 值近似的点归类，当且仅当数量最多的一组为目标小黑点。 优选地，所述图像进行边缘检测的方法包括： 高斯模糊 Canny算法、对图像进行X和Y方向Sobel边缘检测。 优选地，所述步骤S8包括： 步骤S801：根据提取的轮廓，计算其轮廓中点数量，点少于预设数量和点多于 预 设数量的轮廓为不感兴趣的点； 步骤S802：将轮廓拟合成椭圆，计算椭圆长轴和短轴比，将长轴和短轴比控制 在 预设范围内，在此之外的轮廓记为不感兴趣的点； 5 CN 111598907 A 说 明 书 2/7 页 步骤S803：计算轮廓面积，面积大于预设值和小于预设值的轮廓为不感兴趣的 点； 步骤S804：将轮廓拟合成圆，计算其半径，半径大于预设半径和小于预设半径 的 轮廓记为不感兴趣的点，此时将圆心和半径保留，并做还原处理； 步骤S805：将当前轮廓与提取完成的轮廓进行圆心距离比、面积大小对比，满 足 近似误差条件则认为是同一个感兴趣的点，否则认为是两个感兴趣的点，并添加 当前轮廓 中心点到目标区域； 步骤S806：计算当前轮廓与提取完成的轮廓中心距离：若中心距离在预设范围 内，且半径误差小于预设误差半径，面积误差在预设误差范围，中心点误差在预设 数量的 像素点内，将半径小的轮廓与半径大的轮廓进行交换存储；若距离误差在预 设范围内，中 心距离误差大于预设误差距离，则表示是两个目标点；若距离大于预 设距离，则可视为不 感兴趣的点； 步骤S807：计算轮廓圆的最小外接正方形，并遍历这个正方形中所有点计算其 像 素平均值，若满足预设的误差范围，则为感兴趣的点；否则为不感兴趣的点； 步骤S808：计算轮廓圆的最小外接正方形和距离圆心两倍距离的外接正方形之 间的区域，将该区域分成上下左右四个区域，分别计算这四个区域内的平均像素， 并对四 个区域像素进行平均方差处理，均方差在预设误差范围内则标记该轮廓中心 点为感兴趣 的点。 优选地，所述还原处理指对升采样导致的每个轮廓按倍率增长进行还原； 所述不感兴趣的点：包括噪声、大于预设距离的目标点。 本发明提供的一种图像的小黑点提取系统，包括： 模块S1：通过OpenCV读取原始图像或dcmtk读取原始图像并转换为OpenCV的 CMat 图像； 模块S2：对原始图像进行中值模糊，获得处理后的第一图像； 模块S3：对处理后的第一图像进行升采样，获得采样后的第二图像，所述升采 样 倍率可控； 模块S4：对升采样后的第二图像再进行中值模糊，获得处理后的第三图像； 模块S5：对处理后的第三图像进行边缘检测； 模块S6：对处理后的第三图像进行二值化处理，获得处理后的第四图像； 模块S7：提取第四图像中各区域轮廓，获得提取的轮廓； 模块S8：轮廓遍历，计算轮廓内外色差、轮廓大小以及面积，提取感兴趣点坐 标； 模块S9：将所有感兴趣点轮廓半径求平均值，将不符合预设条件的的轮廓标记 为 不感兴趣点； 模块S10：计算两两点间距离，并不断计算所有点的距离均方差，将均方差和 距离 值近似的点归类，当且仅当数量最多的一组为目标小黑点。 优选地，所述图像进行边缘检测的方法包括： 高斯模糊 Canny算法、对图像进行X和Y方向Sobel边缘检测。 优选地，所述模块S8包括： 模块S801：根据提取的轮廓，计算其轮廓中点数量，点少于预设数量和点多于 预 6 CN 111598907 A 说 明 书 3/7 页 设数量的轮廓为不感兴趣的点； 模块S802：将轮廓拟合成椭圆，计算椭圆长轴和短轴比，将长轴和短轴比控制 在 预设范围内，在此之外的轮廓记为不感兴趣的点； 模块S803：计算轮廓面积，面积大于预设值和小于预设值的轮廓为不感兴趣的 点； 模块S804：将轮廓拟合成圆，计算其半径，半径大于预设半径和小于预设半径 的 轮廓记为不感兴趣的点，此时将圆心和半径保留，并做还原处理； 模块S805：将当前轮廓与提取完成的轮廓进行圆心距离比、面积大小对比，满 足 近似误差条件则认为是同一个感兴趣的点，否则认为是两个感兴趣的点，并添加 当前轮廓 中心点到目标区域； 模块S806：计算当前轮廓与提取完成的轮廓中心距离：若中心距离在预设范围 内，且半径误差小于预设误差半径，面积误差在预设误差范围，中心点误差在预设 数量的 像素点内，将半径小的轮廓与半径大的轮廓进行交换存储；若距离误差在预 设范围内，中 心距离误差大于预设误差距离，则表示是两个目标点；若距离大于预 设距离，则可视为不 感兴趣的点； 模块S807：计算轮廓圆的最小外接正方形，并遍历这个正方形中所有点计算其 像 素平均值，若满足预设的误差范围，则为感兴趣的点；否则为不感兴趣的点； 模块S808：计算轮廓圆的最小外接正方形和距离圆心两倍距离的外接正方形之 间的区域，将该区域分成上下左右四个区域，分别计算这四个区域内的平均像素， 并对四 个区域像素进行平均方差处理，均方差在预设误差范围内则标记该轮廓中心 点为感兴趣 的点。 优选地，所述还原处理指对升采样导致的每个轮廓按倍率增长进行还原； 所述不感兴趣的点：包括噪声、大于预设距离的目标点。 本发明提供的一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被 处 理器执行时实现上述中任一项所述的图像的小黑点提取方法的步骤。 与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果： 1、本发明通过当前算法计算，从而提取精准的小黑点坐标。 2、本发明通过距离、均方差，从而排除照片中与小黑点大小近似的噪声点和边 缘 区域的大噪点。
本发明提供了一种图像的小黑点提取方法及系统，包括：步骤S1：通过OpenCV读取原始图像或dcmtk读取原始图像并转换为OpenCV的CMat图像；步骤S2：对原始图像进行中值模糊，获得处理后的第一图像；步骤S3：对处理后的第一图像进行升采样，获得采样后的第二图像，所述升采样 全部
背景技术：
现有专利申请CN109933683A(201910042125.3)公开了一种图像特征提取算 法， 具体包括以下步骤：步骤一、针对当前输入的图像中的图帧，经黑边检测模块 得到有效图 像区域的宽度和高度；步骤二、将图像重新定位，经图像尺寸归一化模 块得到归一后的图 像；步骤三、针对归一后的图像，经直方图均衡模块对输入图像 中的各区域进行直方图均 衡处理；步骤四、通过特征计算模块计算图像局部区域的 灰度梯度进而得到图像特征。
技术实现要素：
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种图像的小黑点提取方法及系 统。 根据本发明提供的一种图像的小黑点提取方法，其特征在于，包括： 步骤S1：通过OpenCV读取原始图像或dcmtk读取原始图像并转换为OpenCV的 CMat 图像； 步骤S2：对原始图像进行中值模糊，获得处理后的第一图像； 步骤S3：对处理后的第一图像进行升采样，获得采样后的第二图像，所述升采 样 倍率可控； 步骤S4：对升采样后的第二图像再进行中值模糊，获得处理后的第三图像； 步骤S5：对处理后的第三图像进行边缘检测； 步骤S6：对处理后的第三图像进行二值化处理，获得处理后的第四图像； 步骤S7：提取第四图像中各区域轮廓，获得提取的轮廓； 步骤S8：轮廓遍历，计算轮廓内外色差、轮廓大小以及面积，提取感兴趣点坐 标； 步骤S9：将所有感兴趣点轮廓半径求平均值，将不符合预设条件的的轮廓标记 为 不感兴趣点； 步骤S10：计算两两点间距离，并不断计算所有点的距离均方差，将均方差和 距离 值近似的点归类，当且仅当数量最多的一组为目标小黑点。 优选地，所述图像进行边缘检测的方法包括： 高斯模糊 Canny算法、对图像进行X和Y方向Sobel边缘检测。 优选地，所述步骤S8包括： 步骤S801：根据提取的轮廓，计算其轮廓中点数量，点少于预设数量和点多于 预 设数量的轮廓为不感兴趣的点； 步骤S802：将轮廓拟合成椭圆，计算椭圆长轴和短轴比，将长轴和短轴比控制 在 预设范围内，在此之外的轮廓记为不感兴趣的点； 5 CN 111598907 A 说 明 书 2/7 页 步骤S803：计算轮廓面积，面积大于预设值和小于预设值的轮廓为不感兴趣的 点； 步骤S804：将轮廓拟合成圆，计算其半径，半径大于预设半径和小于预设半径 的 轮廓记为不感兴趣的点，此时将圆心和半径保留，并做还原处理； 步骤S805：将当前轮廓与提取完成的轮廓进行圆心距离比、面积大小对比，满 足 近似误差条件则认为是同一个感兴趣的点，否则认为是两个感兴趣的点，并添加 当前轮廓 中心点到目标区域； 步骤S806：计算当前轮廓与提取完成的轮廓中心距离：若中心距离在预设范围 内，且半径误差小于预设误差半径，面积误差在预设误差范围，中心点误差在预设 数量的 像素点内，将半径小的轮廓与半径大的轮廓进行交换存储；若距离误差在预 设范围内，中 心距离误差大于预设误差距离，则表示是两个目标点；若距离大于预 设距离，则可视为不 感兴趣的点； 步骤S807：计算轮廓圆的最小外接正方形，并遍历这个正方形中所有点计算其 像 素平均值，若满足预设的误差范围，则为感兴趣的点；否则为不感兴趣的点； 步骤S808：计算轮廓圆的最小外接正方形和距离圆心两倍距离的外接正方形之 间的区域，将该区域分成上下左右四个区域，分别计算这四个区域内的平均像素， 并对四 个区域像素进行平均方差处理，均方差在预设误差范围内则标记该轮廓中心 点为感兴趣 的点。 优选地，所述还原处理指对升采样导致的每个轮廓按倍率增长进行还原； 所述不感兴趣的点：包括噪声、大于预设距离的目标点。 本发明提供的一种图像的小黑点提取系统，包括： 模块S1：通过OpenCV读取原始图像或dcmtk读取原始图像并转换为OpenCV的 CMat 图像； 模块S2：对原始图像进行中值模糊，获得处理后的第一图像； 模块S3：对处理后的第一图像进行升采样，获得采样后的第二图像，所述升采 样 倍率可控； 模块S4：对升采样后的第二图像再进行中值模糊，获得处理后的第三图像； 模块S5：对处理后的第三图像进行边缘检测； 模块S6：对处理后的第三图像进行二值化处理，获得处理后的第四图像； 模块S7：提取第四图像中各区域轮廓，获得提取的轮廓； 模块S8：轮廓遍历，计算轮廓内外色差、轮廓大小以及面积，提取感兴趣点坐 标； 模块S9：将所有感兴趣点轮廓半径求平均值，将不符合预设条件的的轮廓标记 为 不感兴趣点； 模块S10：计算两两点间距离，并不断计算所有点的距离均方差，将均方差和 距离 值近似的点归类，当且仅当数量最多的一组为目标小黑点。 优选地，所述图像进行边缘检测的方法包括： 高斯模糊 Canny算法、对图像进行X和Y方向Sobel边缘检测。 优选地，所述模块S8包括： 模块S801：根据提取的轮廓，计算其轮廓中点数量，点少于预设数量和点多于 预 6 CN 111598907 A 说 明 书 3/7 页 设数量的轮廓为不感兴趣的点； 模块S802：将轮廓拟合成椭圆，计算椭圆长轴和短轴比，将长轴和短轴比控制 在 预设范围内，在此之外的轮廓记为不感兴趣的点； 模块S803：计算轮廓面积，面积大于预设值和小于预设值的轮廓为不感兴趣的 点； 模块S804：将轮廓拟合成圆，计算其半径，半径大于预设半径和小于预设半径 的 轮廓记为不感兴趣的点，此时将圆心和半径保留，并做还原处理； 模块S805：将当前轮廓与提取完成的轮廓进行圆心距离比、面积大小对比，满 足 近似误差条件则认为是同一个感兴趣的点，否则认为是两个感兴趣的点，并添加 当前轮廓 中心点到目标区域； 模块S806：计算当前轮廓与提取完成的轮廓中心距离：若中心距离在预设范围 内，且半径误差小于预设误差半径，面积误差在预设误差范围，中心点误差在预设 数量的 像素点内，将半径小的轮廓与半径大的轮廓进行交换存储；若距离误差在预 设范围内，中 心距离误差大于预设误差距离，则表示是两个目标点；若距离大于预 设距离，则可视为不 感兴趣的点； 模块S807：计算轮廓圆的最小外接正方形，并遍历这个正方形中所有点计算其 像 素平均值，若满足预设的误差范围，则为感兴趣的点；否则为不感兴趣的点； 模块S808：计算轮廓圆的最小外接正方形和距离圆心两倍距离的外接正方形之 间的区域，将该区域分成上下左右四个区域，分别计算这四个区域内的平均像素， 并对四 个区域像素进行平均方差处理，均方差在预设误差范围内则标记该轮廓中心 点为感兴趣 的点。 优选地，所述还原处理指对升采样导致的每个轮廓按倍率增长进行还原； 所述不感兴趣的点：包括噪声、大于预设距离的目标点。 本发明提供的一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被 处 理器执行时实现上述中任一项所述的图像的小黑点提取方法的步骤。 与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果： 1、本发明通过当前算法计算，从而提取精准的小黑点坐标。 2、本发明通过距离、均方差，从而排除照片中与小黑点大小近似的噪声点和边 缘 区域的大噪点。
