Question

我正在使用Python的OpenCV库来检测图像中的圆圈。作为测试用例，我使用以下图片：

底部可以：

我写了下面的代码，它应该在检测之前显示图像，然后显示添加了检测到的圆圈的图像：

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('can.png')
image_rgb = image.copy()
image_copy = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
grayscaled_image = cv2.cvtColor(image_copy, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

cv2.imshow("confirm", grayscaled_image)
cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()


circles = cv2.HoughCircles(image_copy, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.3, 20, param1=60, param2=33, minRadius=10,maxRadius=28)


if circles is not None:
    print("FOUND CIRCLES")
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    print(circles)
    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(image, (x, y), r, (255, 0, 0), 4)
        cv2.rectangle(image, (x - 5, y - 5), (x + 5, y + 5), (0, 128, 255), -1)
    cv2.imshow("Test", image + image_rgb)
    cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

我明白了：结果图片

我觉得我的问题在于使用HoughCircles()功能。它的用法是：

cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius]]]]])

其中minDist是一个大于0的值，要求检测到的圆圈彼此相距一定距离。有了这个要求，我就不可能正确地检测罐子底部的所有圆圈，因为每个圆圈的中心都在同一个地方。轮廓是一种解决方案吗？如何将轮廓转换为圆形以便我可以使用其中心点的坐标？我该怎么做才能最好地检测罐底部每个环的圆形物体？

Answer 1

通过对图像进行自适应阈值处理，找到轮廓，然后为面积大于阈值的轮廓拟合最小的圆形圈，可以检测到大多数圆圈除了大部分圆圈

import cv2
import numpy as np

block_size,constant_c ,min_cnt_area = 9,1,400
img = cv2.imread('viMmP.png')
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(img_gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV,block_size,constant_c)
thresh_copy = thresh.copy()
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
    if cv2.contourArea(cnt)>min_cnt_area:
        (x,y),radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
        center = (int(x),int(y))
        radius = int(radius)
        cv2.circle(img,center,radius,(255,0,0),1)
cv2.imshow("Thresholded Image",thresh_copy)
cv2.imshow("Image with circles",img)
cv2.waitKey(0)

现在这个脚本产生了结果：

但是，如果将block_size和constant_c分别更改为11和2，那么有一些权衡取舍，那么脚本会产生：

您应该尝试使用适当形状的内核进行侵蚀，以便在阈值图像中分离重叠的圆圈

您可以查看以下链接，了解有关自适应阈值和轮廓的更多信息：

Threshlding示例：http://docs.opencv.org/3.1.0/d7/d4d/tutorial_py_thresholding.html

阈值参考：http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/miscellaneous_transformations.html

轮廓示例： http://docs.opencv.org/3.1.0/dd/d49/tutorial_py_contour_features.html

检测OpenCV中的重叠圆圈

1 个答案: