图像处理3：使用matlab检测图像中的圆形并计数

具体参考官网：https://ww2.mathworks.cn/help/images/detect-and-measure-circular-objects-in-animage.html#DetectCirclesExample-6

 

笔记：在下面图像中的圆，有相对于图像背景色来说更暗的圆，也有相对于图像背景色来说更亮的圆，所以通过两次画轮廓的方式，先画出图像上相对于背景色更亮的圆的轮廓，再画出图像上相对于背景色更暗的圆的轮廓，并通过整'Sensitivity'，'EdgeThreshold'这两个参数，直到画出所有圆的轮廓。

 

 

 

 

1.imdistline：是一个交互式工具，用于确定图形上圆的半径范围，

h = imdistline(___,x,y) creates a Distance tool with endpoints at the positions specified by x and y.，x，y，用于指定距离工具在图上的位置信息。例：h = imdistline(gca,[10 100],[10 100]);

2.delete（d）用于删除图像上的距离工具，但图像本身仍保留

3.寻找图像上圆的函数：imfindcircles，该函数返回在图像上找到的圆的中心和半径[centers,radii]

imfindcircles的参数：第一个是导入的图像，

                                  第二个是指定圆的半径范围，

                      第三个是设置找到图像内相对于背景色更亮或者更暗的圆 ，分别表示为'ObjectPolarity','bright'    或者  'ObjectPolarity','dark'

                   第四个‘Method’,可设定为‘Method’,'TwoStage'或者‘Method’,'PhaseCode'    这个我没有弄懂是什么意思

                   第五个参数'Sensitivity' — 敏感因子，默认设置为0.85，其范围在[0,1]之间，随着灵敏度系数的增加，imfindcircles会检测到更多的圆形对象，包括弱圆形和部分遮盖的圆形。 较高的灵敏度值也会增加错误检测的风险。

                    第六个参数'EdgeThreshold'，范围在[0,1]之间，边缘梯度阈值设置用于确定图像中边缘像素的梯度阈值，指定为由'EdgeThreshold'和[0，1]范围内的数字组成的逗号分隔对。 指定0将阈值设置为零梯度幅度。 指定1以将阈值设置为最大梯度幅度。 将阈值设置为较低值时，imfindcircles会检测到更多的圆形对象（弱边缘和强边缘）。 当您增加阈值时，它会检测到边缘较弱的圆圈。 默认情况下，imfindcircles使用函数Graythresh自动选择边缘渐变阈值。

 

4.画图像上圆的轮廓：viscircles函数，需要输入通过上步得到的两个参数centers,radii，另外可以设置轮廓的颜色和线条样式，例如：'Color','b'，'LineStyle','--'

 

5.total_number即为图像上找到的圆的数量

代码如下：

rgb = imread(fullfile('D://','yuanpian.jpg'));
imshow(rgb)
d = imdistline;
delete(d)
[centers,radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','dark', ...
          'Sensitivity',0.95);
viscircles(centers,radii);
[centersBright,radiiBright,metricBright] = imfindcircles(rgb,[20 25], ...
    'ObjectPolarity','bright','Sensitivity',0.92,'EdgeThreshold',0.1);
hBright = viscircles(centersBright, radiiBright,'Color','b');
a=length(radii)
b=length(radiiBright)
total_number=a+b

结果图如下：

 

 

下面时自己检测一个图像中苹果数量的例子

rgb = imread(fullfile('D://','fuji.jpg'));
imshow(rgb)
d = imdistline(gca);
delete(d)
##用于显示图像的灰度图，查看苹果的颜色相对于背景色来说是更暗还是更亮
gray_image = rgb2gray(rgb);
imshow(gray_image)
[centersBright,radiiBright,metricBright] = imfindcircles(rgb,[55 90],'ObjectPolarity','dark','Method','TwoStage','Sensitivity',0.94,'EdgeThreshold',0.1);
hBright = viscircles(centersBright, radiiBright,'Color','b');
b=length(radiiBright)
total_number=b

效果如下