在计算机视觉中，斑点（blob）指的是图像中一组具有共同属性（如亮度、颜色或纹理）的连续像素区域。这些区域通常被视为不同的对象或感兴趣区域。斑点检测是一种用于识别和分析这些区域的技术，通常通过将它们从背景或图像的其他部分中分离出来实现。例如，在灰度图像中，斑点可能是一个被较暗像素包围的亮点，就像黑色背景上的白色圆圈一样。常用的斑点定位算法包括阈值分割、边缘检测或高斯-拉普拉斯算子（LoG），它们通过突出显示像素值急剧变化或遵循特定模式的区域来定位斑点。
斑点在需要分割或计数对象的应用中非常有用。一个经典例子是检测图像中的硬币：每个硬币可能显示为一个颜色均匀的圆形斑点。另一个用例是医学成像，其中斑点可以代表 MRI 扫描中的肿瘤。OpenCV 中的 SimpleBlobDetector 等工具通过根据大小、形状和亮度等参数过滤区域来自动化这一过程。例如，开发者可以配置检测器来忽略小的噪声斑点或合并重叠区域。斑点分析也是工业自动化的基础，例如通过标记产品图像中的不规则形状或纹理来识别生产线上的缺陷。
然而，斑点检测也存在局限性。它难以处理重叠对象、不均匀光照或模糊清晰边界的复杂背景。例如，如果在显微镜图像中有两个细胞重叠，基本的斑点检测器可能会错误地将它们归类为一个单一对象。为了解决这个问题，通常会应用预处理步骤，如降噪、对比度调整或形态学操作（例如，腐蚀/膨胀）。此外，深度学习方法（如语义分割）已开始通过处理更细微的场景来补充传统的斑点检测。尽管取得了这些进展，基于斑点的方法因其在明确定义的任务（例如在受控环境中计数对象或跟踪视频帧中的移动）中的简单性和效率而仍然具有价值。