從一副圖像中檢測出含有的圓形斑點(類似鏤空)，斑點內部均勻。檢測條件是圓斑與背景有明顯的對比度差異。
嘗試了三種方法：
方法一：基於LoG算子的圓斑檢測。
這是常用的斑點檢測方法，可參考http://doc.okbase.net/ronny/archive/102540.html。
此方法的問題是，圖像中不是圓形的斑點也會檢測出來，還需要進一步的判斷，這使得算法的效率不高。
方法二：使用opencv自帶的SimpleBlobDetector類，同樣可參考http://doc.okbase.net/ronny/archive/102540.html
這種方法可以設置多重篩選條件，能檢測出圓斑。它的思路是，使用多個閾值分別對圖像進行二值化、檢測輪廓，繼而根據設置的篩選條件檢測出圓斑。 這種方法的缺點是，執行效率低。而且檢測出來的圓斑半徑不準，不知道爲什麼。。
方法三：基於輪廓特徵進行檢測
針對方法二多層閾值迭代的缺陷，考慮實時性和當前項目只需要對一種尺寸的圓斑進行檢測，所以採取了簡化方法二的方法。方法思路是，使用otsu方法計算出閾值，對圖像進行二值化。然後檢測二值化圖像的閉合輪廓，計算每個的弧長和包圍面積，繼而計算出該輪廓的圓形率，以此判定圓斑。
注：在調試中發現，二值化圖像在使用findContours檢測輪廓後，圖像本身會發生變化。這個有點奇怪。。