我在检测圆形区域时遇到问题。
我使用来自opencv的HoughCircles函数进行了尝试。但是,即使图像非常相似,该功能的参数也必须不同才能检测到卷。
我尝试的另一种方法是遍历每个像素,并检查当前像素是否为白色。
如果是这种情况,请检查该区域中是否有斑点对象(到斑点中心的距离小于阈值)。如果存在,则将像素附加到斑点,如果没有,则创建一个新的斑点。
这也不能正常工作。
有谁知道我该如何进行这项工作(90%的检测)?
我附加了一个示例图像和另一个标记了cirles的图像。
谢谢!
更新:
谢谢您到目前为止的帮助!
这是我获取轮廓并按面积过滤它们的代码:
im = cv2.imread('extract_blue.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
im_gauss = cv2.GaussianBlur(imgray, (5, 5), 0)
ret, thresh = cv2.threshold(im_gauss, 127, 255, 0)
# get contours
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours_area = []
# calculate area and filter into new array
for con in contours:
area = cv2.contourArea(con)
if 1000 < area < 10000:
contours_area.append(con)
这工作很整洁。我在图像上画了它们:
这是我用圆度过滤的部分,它直接在我按面积过滤的代码下面:
contours_cirles = []
# check if contour is of circular shape
for con in contours_area:
perimeter = cv2.arcLength(con, True)
area = cv2.contourArea(con)
if perimeter == 0:
break
circularity = 4*math.pi*(area/perimeter*perimeter)
print circularity
if 0.8 < circularity < 1.2:
contours_cirles.append(con)
但是,新列表“contours_cirles”为空。我在循环中打印了“圆度”,值都在10000和100000之间。
更新2:
更正丢失的括号后,它现在可以工作!
contours_cirles = []
# check if contour is of circular shape
for con in contours_area:
perimeter = cv2.arcLength(con, True)
area = cv2.contourArea(con)
if perimeter == 0:
break
circularity = 4*math.pi*(area/(perimeter*perimeter))
print circularity
if 0.7 < circularity < 1.2:
contours_cirles.append(con)
非常感谢你们!
参考方案
首先,您可以开始:
使用cv2.findContours()查找给定图像中的所有轮廓
遍历每个轮廓:
计算面积,如果轮廓的面积在给定范围内,则说70 < area < 150。这将滤除一些非常小的
大轮廓。
使用面积阈值过滤轮廓后,需要检查轮廓的边数,可使用以下方法完成:
cv2.approxPolyDP(),圆len(approx)必须大于8但小于23。或者您可以
在此应用一些更复杂的操作来检测圈子。
您应该尝试实现这种方法,并使用以后要编写的代码更新问题。
编辑:
正如@Miki所建议的那样,存在一种更好,更清洁的方法,即使用圆形度= 4pi(面积/周长^ 2)来检测几何形状是否为圆形,并确定阈值(例如0.9)以检查形状是否为圆形。对于完美的圈子circularity == 1。您可以根据需要微调此阈值。
您可以查询arcLength来找到轮廓的周长,并查询contourArea来获取计算圆度所需的轮廓面积。
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