Question

我的图像中有一个高反光球，看起来像这样：

什么是实时检测球的稳健方法？（5-10 FPS）

我尝试了几种分割算法，但它们无法将球与背景分开，而是将球切成碎片，因为球本身有许多不同的区域。

由于反射特性，简单的圆形霍夫变换不能很好地工作。任何简单的treshhold或形态操作都是如此。

您对处理反光表面有什么建议吗？

Answer 1

HoughCircles建议很棒，只要您大致了解球在框架中的移动方式，并因此大致知道您所考虑的最小，最大半径：

import numpy as np
import cv2
import cv2.cv as cv

img = cv2.imread('wcEXm.jpg',0)


#Method 1: Hough Circles
img = cv2.medianBlur(img,5)
cimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius]]]]])
circles = cv2.HoughCircles(img,cv.CV_HOUGH_GRADIENT,dp=1,minDist=50,param1=127,param2=30,minRadius=50,maxRadius=150)

circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0,:]:
    # draw the outer circle
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
    # draw the center of the circle
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)

cv2.imshow('detected circles',cimg)

另一种选择是使用findContours()。使用正确的选项和过滤位（例如dilate()，erode()），您可以从背景中分割球，宽度和高度之间的比例（更接近正方形）将有所帮助。

然而，如果你对球的大小不感兴趣，只知道它在哪里，那么可以用一个简洁的小东西来简化这个。你的球是反光的，甚至开始发现你需要一个光源，因此，即使颜色/环境看起来不同，球也会有一个亮点。假设光源不在画面中，你的反光球可能会成为场景中下一个最亮的东西：

import cv2

img = cv2.imread('wcEXm.jpg',0)

minVal, maxVal, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc(img)
cv2.circle(img, maxLoc, 20, (0,192,0),10)

就RaspberryPi的性能而言，我建议如下：

使用Adrian的tutorial on using PiCam with OpenCV in Python
如果您打算使用minMaxLoc()或其他适用于灰度图像的功能，您可以使用'yuv'色彩空间，只需使用Y（亮度）通道即可节省一些时间而不需要从RGB转换为lumma / grayscale
使用较小的分辨率（例如320x240或160x120）。如果您需要将球的x，y位置映射到其他位置，则可以将结果缩放回来。

<强>更新另一件可能有用的事情是Canny edge detection，因为场景很简单，球会突出：

edges = cv2.Canny(img,100,200)

快速而稳健的方式来检测反射球

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