检测彩色图像中的水平圆边

Question

我试图检测彩色图像中包含椭圆形顶部的区域。

以下是我绘制的一些例子：

http://i.imgur.com/fh6udfL.jpg

http://i.imgur.com/3qLBrVn.jpg

你将如何做到这一点？我对图像处理缺乏经验，但我愿意阅读和学习。我主要使用OpenCV和C ++，但我也可以使用其他库。

Answer 1

总的来说，你提出的问题是一个大问题。在现实世界的图像中，你需要找到每个椭圆形状，区分哪个有顶部（直到你容忍和考虑的角度？）。然后你需要很好地分割这些形状，这样你就可以找到顶部椭圆形物体的区域。

但是，如果你需要像示例中那样找到更简单的图像，但仍然是一种更通用的方法，你可能首先通过使用任何边缘检测来获得边缘（例如Canny）。然后，使用Hough Transform作为曲线和椭圆。但我认为没有功能或库。所以你可能需要实现自己的Hough变换。为此，您必须确定椭圆形顶部的确切含义。对于你的两张图片，如果你成功找到椭圆形顶部，只需获得它下面的区域。但是为了更加通用，您可能希望使用更复杂的方法对其下的形状进行分段。

对于霍夫变换; http://en.wikipedia.org/wiki/Hough_transform#Circle_Detection_Process 并使用椭圆http://en.wikipedia.org/wiki/Randomized_Hough_transform

Answer 2

实际上有一个功能可以检测opencv中的圆圈。

使用低参数2的hough transform - 因为你应该检测到只有顶部的圆圈。

另一种方式应该是这样的;

1-低通滤波器（高斯模糊，在opencv doc中搜索）

2-彩色滤镜-optional（如果你知道的话，使用对象的颜色，否则尝试从像素中获取颜色（image.width / 2,0）

3- canny边缘检测（再次参考文档）

4-找到轮廓（再次参考文档）

5-如果你的轮廓具有最大的区域并且包括像素（image.width / 2,0） - 你将在这里使用pointPolygonTest - 那么你底部有一个blob。

6-检测这个斑点是否是“椭圆形”是一个大问题;但你可以使用“ovality”属性进行一些过滤;

• 椭圆曲线有1个且只有1个峰值点。应该只有1个轮廓像素具有最大高度。
• 椭圆曲线的任何3点都不能代表一条线。这并不难实现，但算法很复杂。

Answer 3

对于圆圈，我建议采用比霍夫变换更简单的方法。 从上面的图像中，我看到椭圆形具有均匀的颜色，而其余部分则是如此 图像没有。

1. 选择合适的色彩空间（可能是HSV）
2. 将灰度作为色调或饱和度 - 这些将描述图像中的颜色（不是像素的强度）
3. 计算（2）
的梯度
4. 渐变= 0的像素属于椭圆

Answer 4

对于椭圆检测，您可以参考this post。这两种方法基于霍夫变换，如果需要可以轻松调整。