用插板识别孔

Question

我有很多坦克的照片。每个罐都有孔，可以插入金属板。

我需要找到没有盘子的所有洞。

我试图通过HoughCircles搜索圈子，使用训练haar分类器，但没有得到可接受的结果。

孔很小（约30x30像素），照明不是永久性的。

我很感激任何想法。

谢谢！

Answer 1

如果闪电是问题，您可以尝试执行以下操作： （结果取决于这些阴影的问题）

1）最大化对比度（很好地描述here）

2）canny边缘检测器。调整参数以正确检测边缘，通过检测器处理图像并在输出上执行操作（检测圆，生成ROI，检测其中的线）。

3）如果可能的话，“硬件”解决方案会产生很大的不同 - 通过向相机添加一些光来尝试均匀照明条件。我可以想象，它是最难的部分，但不幸的是，并非一切都可以通过软件解决

您可能需要结合这些步骤，以获得可靠的结果。

BTW：haar clasifier不是最好的解决方案，但它也可以工作。这取决于您提供的样品数量以及光照条件，如上所述

Answer 2

非常感谢所有建议！ 结果我做出了复杂的决定：

1. haar分类器发现了所有漏洞;
2. 接下来，我使用HoughCircles并抛出错误的漏洞;
3. 每个洞我转换为二进制格式并计算中心周围的白色和黑色像素。

这对我的目的有用。

Answer 3

我会尝试用不同的步骤来做到这一点：

1. 对整个图像进行霍夫圆检测，以便仅检测这个明亮的圆圈即坦克边界。它将为您提供感兴趣的区域。
2. Hough圆圈仅进入ROI，在渐变/边缘图像上，以便检测所有小孔。您已经知道孔尺寸/半径是多少，因此您可以过滤结果。
3. 对于检测到的每个小孔，进行边缘检测以检查板是否存在。

你可以分享原始图像（没有红色指示）吗？我可能会抽出一些时间进行测试。

Answer 4

最好将问题分为两部分： 1.感兴趣区域检测。 这部分可以通过使用图像处理技术来完成。 一个。 rgb到灰色转换。 湾白圈应该很清楚。它可以被任何形状检测器检测到。

1. 下一步是找出是否存在任何漏洞。 一个。根据颜色，您可以检测到您想要测试的这些圆圈。 湾我建议使用3种不同的功能。 HOG，GM和SSIM。 根据我的经验，我认为这些功能将带来良好的效果。 你可以使用视觉词或稀疏编码包来组合每个圆的特征。 C。使用viola jones dclassifier。 这是一个可以使用多个功能的adaboost分类器。