Matlab：找不到带有imfindcircles的圆圈

Question

我想了解imfindcircles的工作原理，因此我创建了一个黑色背景和单个白色圆圈的简单图像。图像为640x480，圆的直径为122像素：

我尝试使用imfindcircles来检测圆圈，我尝试了各种模式的图像，uint8 RGB，uint8灰度，double灰度和反转所有这些形式的图片，以及minR和maxR的各种值。在所有情况下我都没有结果：

minR = 40;
maxR = 80;
Irgb = imread('example_circle.png');
Irgbr = 255 - Irgb;
I = rgb2gray(Irgb);
Ir = 255 - I;
Id = double(I)/255;
Ird = 1 - Id;

[c1,r1] = imfindcircles(I,[minR maxR]);
[c2,r2] = imfindcircles(Ir,[minR maxR]);
[c3,r3] = imfindcircles(Id,[minR maxR]);
[c4,r4] = imfindcircles(Ird,[minR maxR]);
[c5,r5] = imfindcircles(Irgb,[minR maxR]);
[c6,r6] = imfindcircles(Irgbr,[minR maxR]);

disp([length(r1) length(r2) length(r3) length(r4) length(r5) length(r6)]);

输出结果为：

 0     0     0     0     0     0

我该如何使用该功能找到圆圈？

Answer 1

imfindcircles函数有一个0.95参数：

  

当您增加灵敏度因子时，imfindcircles会检测到更多圆形物体，包括弱圆和部分遮挡的圆。灵敏度值越高，也会增加误检的风险。

通过将“敏感度”设置为更高的值，您可以获得更多潜在的圈子。您可以调整此参数以始终为您提供一个圆圈，例如[c1, r1] = imfindcircles(Irgb,[40,80], 'Sensitivity', 0.95) 似乎在这个具体案例中运作良好。但这可能不是很强大。

1

如果你知道完全一个圈子，你可以将灵敏度设置为metric，它会返回所有潜在圈子。然后，使用[c, r] = imfindcircles(Irgb,[40,80], 'Sensitivity', 1); c1 = c(1,:); r1 = r(1,:); 输出，它会为您提供检测到的圆的计算强度。如你所知，只有一个圆圈，你可以选择最强的圆圈，它总是第一行。

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