1. 原理

查找Python和OpenCV找到图像的最亮点，主要利用 **cv2.minMaxLoc **方法。

使用cv2.minMaxLoc 找到的实际上不是一个区域——它只是整个图像中最亮的单个像素。

**cv2.minMaxLoc找到的是整个图像中单个最亮的像素。 **因此使用极易受到噪音的干扰。在正常情况下不会出现明亮像素的区域（在这种情况下，是视神经中枢以外的区域），单个明亮像素会大大降低检测的结果。

相反，最好检查图像的区域而不是单个像素。因为检查区域时可以让所有区域平均平衡，而不易受到噪音影响。

2. 优化

那么，如何在不显式检查图像的每个区域的情况下模仿这种“区域”效果呢？

查找图像中最亮点的敏感方法是使用cv2.minMaxLoc，称其敏感的原因是该方法极易受噪音干扰（其他区域明亮的像素），可以通过预处理步骤应用 **高斯模糊 **解决。
应用高斯模糊可以对给定半径内的像素进行平均，从而丢弃单个明亮像素。使鲁棒性方法正常工作的一个重要方面是正确设置半径尺寸。
合理的设置高斯模糊半径值非常的重要，正确的设置半径尺寸能很好的保证该方法的鲁棒性；
如果设置半径尺寸太小，将无法找到更大，更亮的图像区域。但是如果设置尺寸过大，那么将检测到太大的区域，而错过了较小的区域，从而导致结果不及预期。

3. 效果图

原始效果 VS 高斯优化后效果图

在这里插入图片描述

有噪音干扰时，原始效果 VS 高斯优化后图

原始效果左图 cv2.minMaxLoc 找到的只是最亮的像素点，所以很容易受高频噪音影响。优化是应用高斯模糊；

在这里插入图片描述

原始效果 VS 高斯优化后图

在这里插入图片描述

4. 源码

# USAGE
# python bright.py --image retina.png --radius 41
# python bright.py --image images/retina-noise.png --radius 41

# 导入必要的包
import numpy as np # 数值处理
import argparse # 命令行参数
import cv2 #绑定openCV

# 构建命令行参数并解析
# --image 照片路径
#  --radius 整数，应用于图像的高斯模糊的半径，必须是技术
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", help = "path to the image file")
ap.add_argument("-r", "--radius", type = int,
                help = "radius of Gaussian blur; must be odd")
args = vars(ap.parse_args())

# 加载图像，复制图像并转换为灰度图
image = cv2.imread(args["image"])
orig = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 查找图像中最亮点的敏感方法是使用cv2.minMaxLoc，称其敏感的原因是该方法极易受噪音干扰，可以通过预处理步骤应用高斯模糊解决。
# 寻找最小、最大像素强度所在的（x,y）
(minVal, maxVal, minLoc, maxLoc) = cv2.minMaxLoc(gray)
# 在最大像素上绘制空心蓝色圆圈
cv2.circle(image, maxLoc, 5, (255, 0, 0), 2)

# 展示该方法的结果
cv2.imshow("Naive", image)

# 使用cv2.minMaxLoc，如果不进行任何预处理，可能会非常容易受到噪音干扰。
# 相反，最好先对图像应用高斯模糊以去除高频噪声。这样，即使像素值非常大（同样由于噪声）也将被其邻居平均。
# 在图像上应用高斯模糊消除高频噪声，然后寻找最亮的像素
# 高斯模糊的半径取决于实际应用和要解决的问题；
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (args["radius"], args["radius"]), 0)
(minVal, maxVal, minLoc, maxLoc) = cv2.minMaxLoc(gray)
image = orig.copy()
cv2.circle(image, maxLoc, args["radius"], (255, 0, 0), 2)

# 展示效果显著提升后的方法结果
cv2.imshow("Robust", image)
cv2.waitKey(0)