python-3.x - opencv2 : Circle detection not detecting the obvious ones

Question

问题

我正在尝试使用 opencv2 来检测静止图像中的 PlayStation Move 运动 Controller 。为了增加球体和背景之间的对比度，我决定修改输入图像以自动缩放每个 channel 的图像平均水平和 96 以上的亮度水平，然后在转换为灰度时，取最大值的默认变换，因为一些球体是饱和的但不是“明亮的”。

但是，我在调整参数方面的最佳尝试似乎效果不佳，检测到明显圆圈上不存在的圆圈。

如何提高检测的准确性？您认为我可以使用哪些其他改进或算法？

示例

从最好到最差的顺序:

2 个魔杖，检测到 1 个魔杖(显示所有 2 个检测到的圆圈)

2 根魔杖，1 根魔杖检测到许多不存在的圆圈(显示前 4 个圆圈)

1 根魔杖(深色背景)，总共 6 个圆圈，其中排名最低的是正确的(显示所有 6 个圆圈)

1 根魔杖(黑色背景)，总共检测到 44 个圆圈，其中没有一个是魔杖(显示所有 44 个圆圈)

我正在使用这个函数调用:

cv2.HoughCircles(img_gray,cv2.HOUGH_GRADIENT,
    dp=1, minDist=24, param1=90, param2=25,
    minRadius=2, maxRadius=48)

所有图像都调整大小并裁剪为 640x480(PS3 Eye 的分辨率)。不执行模糊。

Answer 1

我认为 hough 圆圈对你来说是错误的方法，因为你并不是真的在寻找圆圈。您正在寻找强度高的圆形区域。使用例如相反，我链接了一个指南:

https://www.learnopencv.com/blob-detection-using-opencv-python-c/

在 Blob 检测中，需要设置参数以获得合适的高强度圆形区域。