かなりノイズが多く、小さく (関連する部分は 381 × 314)、特徴が非常に微妙な画像があります。
ソース画像とトリミングされた関連領域もここにあります: http://imgur.com/a/O8Zc2
タスクは、Python を使用して関連領域内の白っぽい点の数を数えることですが、領域内の明るい点と線を分離し、背景構造 (この場合はセル) を削除するだけで十分です。
OpenCVを使用して、ヒストグラムの均等化（詳細を破棄）、輪郭の検索（機能しませんでした）、色の範囲の使用（色が近すぎますか？）を試しました
他に試してみるべきことに関する提案やガイダンスはありますか? より高い解像度の画像を取得できるとは思わないので、このタスクはかなり難しいソースで可能ですか?
(Python/OpenCV バインディングを使用したことがないため、これは Python の回答ではありません。以下の画像は Mathematica を使用して作成されました。ただし、基本的な画像処理関数を使用しただけなので、Python で独自に実装できるはずです。)
画像処理における非常に一般的な「トリック」は、探しているものを実際に探すのではなく、削除することを考えることです。多くの場合、それを見つけるよりも削除する方がはるかに簡単です。たとえば、形態学的開口部、メディアン フィルター、またはガウス フィルターをそれに適用できます。
これらのフィルタは、フィルタ サイズよりも小さい詳細を効果的に除去し、粗い構造を多かれ少なかれそのままにします。したがって、元の画像との違いを取り、極大値を探すことができます。
(さまざまな「ディテール除去フィルター」とフィルター サイズを試してみる必要があります。1 つの画像だけでどれが最適かを判断する方法はありません。)