scikit-Image には、ブロブ検出に使用できるメソッドが多数あります。
ガウスのラプラシアン (Log)
ガウス (DoG) の違い
ヘッセ行列式 (DoH)
3 つすべてが、見つかったコンポーネントの境界内にある単一の点を含む配列を返します。
>>> from skimage import data, feature
>>> img = data.coins()
>>> feature.blob_doh(img)
array([[ 121. , 271. , 30. ],
[ 123. , 44. , 23.55555556],
[ 123. , 205. , 20.33333333],
[ 124. , 336. , 20.33333333],
[ 126. , 101. , 20.33333333],
[ 126. , 153. , 20.33333333],
[ 156. , 302. , 30. ],
[ 185. , 348. , 30. ],
[ 192. , 212. , 23.55555556],
[ 193. , 275. , 23.55555556],
[ 195. , 100. , 23.55555556],
[ 197. , 44. , 20.33333333],
[ 197. , 153. , 20.33333333],
[ 260. , 173. , 30. ],
[ 262. , 243. , 23.55555556],
[ 265. , 113. , 23.55555556],
[ 270. , 363. , 30. ]])
その情報を使用して、特定のコンポーネント内のすべてのポイントの座標を含むリストを作成したいと考えています。
シードから始めて自分で画像全体を反復処理し、ブロブ検出によって提供されるポイントをキーとして辞書内のすべてのポイントを収集するだけで済みますが、cython を使用していない限り(喜んで私はPythonにかなり慣れていないので、これについては間違っています）。もっと正直なところ、自分でやるよりも良い方法があると思います。