挣扎用Hough变换检测一些圆圈

Question

我必须检测图像中的圆圈（其中一些没有均匀的背景），因为我正在使用circle_hough函数，它需要边缘逻辑矩阵。

i_edge = edge(image, 'Canny', 0.3); %0.3 works in most cases
radii = 36:2:144; %144 is half the size of all the images
h = circle_hough(i_edge, radii, 'same', 'normalise');
peaks = circle_houghpeaks(h, radii, 'nhoodxy', 9, 'nhoodr', 9, 'npeaks', 1);

问题是，有些图片工作正常：

但其他人不这样做：

在这里，您可以看到我在第一行（找到圆圈）中的行i_edge= edge(image, 'Canny', 0.3);之后获得的内容，以及第三行（找不到圆圈）。最困扰我的是它们或多或少相似：

我尝试了不同类型的低通滤波器（中位数，平均值，高斯值，磁盘），但是没有一个我得到更好的结果，而不是相反。

在最后一种情况下，边缘矩阵中的圆几乎是完美的但是仍然没有找到正确的圆：

Answer 1

取第3个数字（绿草上的球），由于许多自然因素如闪电，边缘检测可能会失败。在这里，canny函数增强了球上的条纹，但没有增强其圆形边缘（这种方法可能会失败，因为边缘检测的准确性受限，假设边缘不清晰）。

我建议跟随，尝试找到颜色簇（像这里将是2个突出的 - 绿色的草和红色的球）然后将附近的颜色提升到峰值颜色（这将消失边缘检测前，球上的条纹和缩小图像颜色。 Color Clusters 也可用于生成ROI（感兴趣区域），图像可以分为不同的区域，然后是颜色增长和圆圈数。

就像制作带有黑色条纹的整个红球，红色条纹的红色球，然后搜索圆圈。