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        前面说到cv::findCirclesGrid2()内部先使用SimpleBlobDetector进行圆斑检测，然后使用CirclesGridClusterFinder算法类执行基于层次聚类的标靶检测。如下图所示，由于噪声的影响，SimpleBlobDetector检出的标靶可能包含噪声。

        而CirclesGridClusterFinder算法类会执行基于层次聚类的标靶检测，并利用标靶的分布信息对斑点进行筛选和过滤，以检出真正的标靶。CirclesGridClusterFinder::findGrid()的执行步骤如下

1）CirclesGridClusterFinder::hierarchicalClustering()

        利用层次聚类的思想，基于点之间的距离进行聚类，得到与设置的标靶分布点数相等的一系列点。此时会将上图中5个噪点滤除，因为它们和真正的标靶点之间的距离偏大。

2）cv::convexHull()

        计算上述点的凸包，理想情况下对称标靶的凸包点为4，非对称标靶的凸包点为6，如下图所示，其中红色点表示凸包点。但是由于图像的畸变，往往会检出的点数会超过4/6。