python - OpenCV Python HoughCircles : Circles detected outside of image boundary

Question

我在 Python 中使用 OpenCV HoughCircles 方法如下:

circles = cv2.HoughCircles(img,cv.CV_HOUGH_GRADIENT,1,20,
param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)

这似乎工作得很好。但是，我注意到的一件事是它检测到可以延伸到图像边界之外的圆圈。有谁知道如何过滤掉这些结果？

Answer 1

将每个圆圈想象成一个尺寸为 2r x 2r 的正方形，其中 r 是圆的半径。此外，此框的中心位于 (x,y)，这也对应于圆心在图像中的位置。要查看圆是否在图像边界内，您只需确保包含圆的框不在图像之外。从数学上讲，您需要确保:

r <= x <= cols-1-r
r <= y <= rows-1-r # Assuming 0-indexing

rows 和 cols 是图像的行和列。您现在真正需要做的就是循环遍历检测到的结果中的每个圆圈，并通过检查每个圆圈的中心是否在上面指定的两个不等式范围内来过滤掉那些超出图像边界的圆圈。如果圆圈在两个不等式内，您将保存此圆圈。任何不满足不等式的圆圈，您都不会将其包含在最终结果中。

要将此逻辑写入代码，请执行以下操作:

import cv # Load in relevant packages
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread(...,0) # Load in image here - Ensure 8-bit grayscale
final_circles = [] # Stores the final circles that don't go out of bounds
circles = cv2.HoughCircles(img,cv.CV_HOUGH_GRADIENT,1,20,param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0) # Your code
rows = img.shape[0] # Obtain rows and columns
cols = img.shape[1]
circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") # Convert to integer
for (x, y, r) in circles: # For each circle we have detected...
    if (r <= x <= cols-1-r) and (r <= y <= rows-1-r): # Check if circle is within boundary
        final_circles.append([x, y, r]) # If it is, add this to our final list

final_circles = np.asarray(final_circles).astype("int") # Convert to numpy array for compatability

cv2.HoughCircles 的特殊之处在于它返回一个 3D 矩阵，其中第一个维度是单一维度。为了消除这个单一维度，我做了 circles[0, :] 这将产生一个二维矩阵。这个新的二维矩阵的每一行都包含一个 (x, y, r) 元组，并描述了圆在图像中的位置及其半径。我还将中心和半径转换为整数，这样如果您决定稍后绘制它们，您将能够使用 cv2.circle 来完成。