OpenCv如何检测黑点？

Mat src = imread(...图片路径)Mat src_gray// 保存灰度图Mat src_binary// 保存二值图int Threshold1 = 100// 阀值int Threshold2 = 255 cvtColor(src, src_gray, CV_BGR2GRAY) threshold(src_gray, src_binary, Threshold1, Threshold2, CV_THRESH_BINARY) // 反色(黑色背景)// bitwise_not(src_binary, src_binary) // 查找图像的所有轮廓vector<vector<Point>>contours_temp findContours(src_binary, contours_temp, RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0, 0))// 筛选的面积限定值double min_area = 100 // 筛选轮廓 for (int i = 0i <contours_temp.size()i++) {// 第i个轮廓的面积，// false：表示某一个方向上轮廓的的面积值，顺时针或者逆时针，一般选择默认false double contour_area = contourArea(contours_temp[i], false) // 如果该轮廓的面积小于限定值，那么就判定为黑点 if (contour_area <min_area){...} }

PCB板是电子产品中非常重要的一个组成部分，它负责电子元器件的连接，信号传输等工作。为了替换或更换某些元器件，有时需要将部分元件从PCB板上拆下来。使用OpenCV（开放源代码计算机视觉库）来对拆卸后的PCB板进行检测和识别，实现元件在PCB板上的精确定位，这有助于提高元件的拆卸效率和减少人为损伤的可能性。OpenCV可以识别PCB板上的元件位置和大小，为后续的工作提供基础数据。

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