Question

我一直在尝试开发一个用C ++编写并使用OpenCV编写的程序，该程序对某些图像中显示的硬币的整体价值进行计数。我应该注意，我是opencv平台的新手。

据我所知，为了实现这一目标，必须使用霍夫变换来检测硬币的比率。我在OpenCV网站上找到了此代码示例，但是我无法为硬币设置值。

这是我到目前为止所做的。

#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;
namespace
{

    const std::string windowName = "Coins detection";
    const std::string cannyThresholdTrackbarName = "Canny threshold";
    const std::string accumulatorThresholdTrackbarName = "Accumulator Threshold";


    const int cannyThresholdInitialValue = 41;
    const int accumulatorThresholdInitialValue = 87;
    const int maxAccumulatorThreshold = 200;
    const int maxCannyThreshold = 255;

    void HoughDetection(const Mat& src_gray, const Mat& src_display, int cannyThreshold, int accumulatorThreshold)
    {

        std::vector<Vec3f> circles;

        HoughCircles( src_gray, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, src_gray.rows/8, cannyThreshold, accumulatorThreshold, 0, 0 );


        Mat display = src_display.clone();
        for( size_t i = 0; i < circles.size(); i++)
        {
            Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1]));
            int radius = cvRound(circles[i][2]);



            circle( display, center, 3, Scalar(0,255,0), -1, 8, 0 );

            circle( display, center, radius, Scalar(0,0,255), 3, 8, 0 );

        }


        imshow( windowName, display);
    }
}


int main(int argc, char** argv)
{
    Mat src, src_gray;


    String imageName("c:\\moedas.jpg");
    if (argc > 1)
    {
       imageName = argv[1];
    }
    src = imread( imageName, IMREAD_COLOR );

    if( src.empty() )
    {
        std::cerr<<"Invalid input image\n";

        return -1;
    }


    cvtColor( src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY );


    GaussianBlur( src_gray, src_gray, Size(9, 9), 2, 2 );


    int cannyThreshold = cannyThresholdInitialValue;
    int accumulatorThreshold = accumulatorThresholdInitialValue;


    namedWindow( windowName, WINDOW_AUTOSIZE );
    createTrackbar(cannyThresholdTrackbarName, windowName, &cannyThreshold,maxCannyThreshold);
    createTrackbar(accumulatorThresholdTrackbarName, windowName, &accumulatorThreshold, maxAccumulatorThreshold);


    char key = 0;
    while(key != 'q' && key != 'Q')
    {

        cannyThreshold = std::max(cannyThreshold, 1);
        accumulatorThreshold = std::max(accumulatorThreshold, 1);


        HoughDetection(src_gray, src, cannyThreshold, accumulatorThreshold);


        key = (char)waitKey(10);
    }

    return 0;
}

Answer 1

到目前为止，您在输入图像中仅具有段圆形的代码。这只是计数硬币的第一步步骤。从简单的轮廓计数技术到复杂的深度学习，有许多方法来执行该任务，并且此类技术的解释范围太广，范围太大，无法有效，简洁地提出SO答案。但是，这里有一些您可以检查的硬币探测器/计数器实现/教程：

Implementation 1 in Python。这是列表中最好的，尽管代码文件比您的大，但移植到C ++并不难。它具有最佳的检测/计数性能，但可以处理神经网络，特别是多层感知器。
Implementation 2 in Python。这是一个非常小的代码文件，几乎与您的文件大小一样大，并且没有惯用的Python代码，因此将其移植到C ++完全是您的明智之举，您应该从此处开始。此实现借助Canny边缘检测器仅使用轮廓计数。
Tutorial 1 in C++。一个简单的C ++教程，但仅用于介绍性目的，上面列出的实现是真实的。

使用OpenCV计数硬币

1 个答案: