OpenCV二值图像Blob检测无法正常着色标注关键点问题咨询

代码里存在3处直接导致着色标注失效的逻辑错误：

• drawKeypoints传入的画布尺寸完全错误：定义的blank = np.zeros((20, 20))是20×20的极小单通道矩阵，和待标注的mask图尺寸完全不匹配，OpenCV无法在尺寸不匹配的画布上绘制关键点，要么直接报错要么输出完全错乱的图像。
• Blob检测器输入与检测逻辑不匹配：OpenCV自带的SimpleBlobDetector默认检测黑色背景上的白色连通域，对黄色mask做反色之后，原本的黄色目标区域变成黑色、背景变成白色，如果不修改检测器的blobColor参数，根本检测不到目标黄色区域的关键点；另外额外把单通道二值图转成RGB三通道的操作完全多余，反而会干扰检测器内部的二值化处理逻辑。
• 关键点绘制的传参逻辑错误：drawKeypoints要求传入的输出画布必须和输入原图的尺寸、通道数对齐，传入的20×20单通道矩阵和处理后的mask尺寸、通道数都不匹配，根本无法正常绘制红色标注。

## 提取黄色区域mask
mask_yellow = cv2.inRange(Img, (0, 180, 240), (20, 255, 255))

# 定义形态学操作核
kernel = np.ones((15,15), np.uint8)
# 对mask做闭运算、开运算去除噪点
mask_yellow = cv2.morphologyEx(mask_yellow, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
mask_yellow = cv2.morphologyEx(mask_yellow, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 缩放显示原始mask
mask_yellow_view = cv2.resize(mask_yellow, dsize)
cv2.imshow('Yellow mask', mask_yellow_view)

# 配置Blob检测器参数
params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()
params.filterByArea = True
params.minArea = 10000
# mask中黄色区域为白色(255)、背景为黑色(0)，直接检测亮域即可，无需反色
params.blobColor = 255 

detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)
# 直接传入单通道二值mask做检测，不需要转RGB
keypoints = detector.detect(mask_yellow)

# 生成和mask同尺寸的三通道全黑画布，用于绘制关键点
blank = np.zeros((mask_yellow.shape[0], mask_yellow.shape[1], 3), dtype=np.uint8)
blobs = cv2.drawKeypoints(mask_yellow, keypoints, blank, (0, 0, 255), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

# 显示标注结果
cv2.imshow("Keypoints", blobs)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

• 如果确实需要检测反色后的黑色连通域，只要把params.blobColor参数值改为0即可，不需要做多余的颜色空间转换。
• 调用cv2.imshow之后必须搭配cv2.waitKey事件监听，否则窗口会一闪而过，无法正常查看结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者raven tramper