使用OpenCV和Python检测图像上的不同类型的圆和椭圆

Question

我需要检测图像上的不同形状，例如带有虚线边框的椭圆和圆形。

使用OpenCV会导致一些麻烦，例如openCV检测不到轮廓，但检测到一些小的分离线（轮廓）。 如果椭圆带有＆＃34;虚线边框＆＃34;我需要它作为单个轮廓，而不是分离的对象。

你有什么建议来解决这个问题？

我还需要识别带有实线边框的椭圆（或圆圈）和带有虚线边框的椭圆（圆圈）

带有实线边框的椭圆

带虚线边框的椭圆：

Answer 1

Hough transform不应该有虚线或实线边框或其混合的任何问题。我用它来检测我的一个项目中的虚线，省略号应该不会太难。

默认情况下，OpenCV仅实现circles和straight lines的Hough变换，但有blog entry代码，其中包含如何使其适应椭圆形状的代码。

Answer 2

更好的想法是使用特定的变换来检测圆和椭圆而不是一般的＆＃34;查找轮廓＆＃34;调用

我不熟悉OpenCV，知道是否存在这种检测 - 应该是。

互联网搜索更通用的图像椭圆检测＆＃34;显示它不是一个固定的问题 - 不像方形和矩形检测，所以无论OpenCV已经包含什么，都必须进行调整。 （基本思想是基础算法创建一个新的n维空间，其中可以表示目标图像的每个可能的参数化椭圆（例如，每个x和y中心坐标的轴，w和h半径，以及一个用于旋转），并根据目标图像中的像素对比度填充此矩阵中的命中数。） - 塞巴斯蒂安的答案为这种方法提出了正确的名称我记不起来了：＆＃34;霍夫变换＆＃34 ;，并提供有关其工作方式的必要链接，以及如何在OpenCV上扩展它。