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Scikit-Image 有很多方法可用于斑点检测：

高斯拉普拉斯算子 (LoG)

高斯差 (DoG)

Hessian 行列式 (DoH)

这三个都返回一个数组，其中包含找到的组件范围内的单个点：

>>> from skimage import data, feature
>>> img = data.coins()
>>> feature.blob_doh(img)
array([[ 121.        ,  271.        ,   30.        ],
       [ 123.        ,   44.        ,   23.55555556],
       [ 123.        ,  205.        ,   20.33333333],
       [ 124.        ,  336.        ,   20.33333333],
       [ 126.        ,  101.        ,   20.33333333],
       [ 126.        ,  153.        ,   20.33333333],
       [ 156.        ,  302.        ,   30.        ],
       [ 185.        ,  348.        ,   30.        ],
       [ 192.        ,  212.        ,   23.55555556],
       [ 193.        ,  275.        ,   23.55555556],
       [ 195.        ,  100.        ,   23.55555556],
       [ 197.        ,   44.        ,   20.33333333],
       [ 197.        ,  153.        ,   20.33333333],
       [ 260.        ,  173.        ,   30.        ],
       [ 262.        ,  243.        ,   23.55555556],
       [ 265.        ,  113.        ,   23.55555556],
       [ 270.        ,  363.        ,   30.        ]])

我想使用该信息来生成包含给定组件中所有点的坐标的列表。

我可以自己从种子开始遍历整个图像，然后收集字典中的所有点，关键是blob检测提供的点，但我想除非我使用cython（非常愿意错了，因为我对python还很陌生）。更真实地说，我只是认为可能有比自己做更好的方法。

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