如何在骨架图像中检测圆圈中的段数？

Question

我有一个画有2,4或6个直径的轮子的骨架图像。 我也有分支坐标。

我想到了两种检测不同车轮的方法：

1. 计算圆圈内的黑色区域
2. 计算直径

在这两种情况下，我都不知道如何实施它们。



正如你所看到的，车轮不是完美的镂空，所以检测差异更难。

这是我用于骨架化的代码：

首先，我将图像二值化，然后进行扩张，然后进行骨架化。

from skimage import io
import scipy
from skimage import morphology
import cv2
from scipy import ndimage as nd
import mahotas as mah
import pymorph as pm
import pymorph

complete_path = "wheel1.jpg"
gray = cv2.imread(complete_path,0)
print(gray.shape)
cv2.imshow('graybin',gray)
cv2.waitKey()

ret,thresh = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) 
imgbnbin = thresh
print("shape imgbnbin")
print(imgbnbin.shape)
cv2.imshow('binaria',imgbnbin)
cv2.waitKey()

element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(6,6)) 
graydilate = cv2.dilate(imgbnbin, element) #imgbnbin
graydilate = cv2.dilate(graydilate, element)
#graydilate = cv2.erode(graydilate, element)

cv2.imshow('dilate',graydilate)
cv2.waitKey()   

#SKELETONIZE
out = morphology.skeletonize(graydilate>0)
skel = out.astype(float)
cv2.imshow('scikitimage',skel)
cv2.waitKey()
io.imsave('wheel.jpg', skel)    
sk = skel
print(sk.shape)

原始图片：

Answer 1

您也可以应用扩张来连接几乎接触的线条并使用flood fill算法来识别隔间