python - Python OpenCV从黑白蒙版检测圆圈

Question

我使用各种OpenCV滤镜创建了黑白蒙版。有四个清晰可见的圆圈

我正在尝试使用HoughCircles勾勒出这些圆圈，但它会带来许多误报和通常不好的结果:
circles = cv2.HoughCircles(combined, cv.CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 300, np.array([]), 10, 30, 60, 300)
如何正确检测黑白图像中的圆形？

这是可用于黑白图像的可运行代码:

import numpy as np
import cv2
import cv

image = cv2.imread("image.png")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

circles = cv2.HoughCircles(gray, cv.CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 300, np.array([]), 10, 30, 60, 300)
if circles is not None:
  circles = np.uint16(np.around(circles))
  for i in circles[0,:]:
      cv2.circle(image, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 1)
      cv2.circle(image, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 3)

cv2.imshow("thing", image)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Answer 1

首先，如果我没记错的话，Hough Transform for circle期望空心圆而不是完整的圆。这意味着您仅需要在应用霍夫变换之前提取圆的边界/周长。 OpenCV的findContours和arcLength函数将帮助您找到边界。

第二，不幸的是，根据我的经验，霍夫变换对圆形状的变化非常敏感，这意味着如果您要检测的形状“几乎”是一个圆，则可能无法检测到它。

我的建议是，您应该尝试通过将Closing morphological operation应用于具有磁盘形结构元素的二进制镜像来使对象“更圆”。然后提取图像中对象的周长，然后仅应用霍夫变换。希望这会给您足够的效果。

另外，您可以尝试使用RANSAC算法检测圆。 Here是用于检测直线的实现，但是您可以针对圆调整它-只需随机选择3个点(而不是2个点)，然后定义一个穿过它们的圆。接下来，找到位于该圆附近的所有点(这些点称为内点)。这些将是满足不平等的要点:

其中(x,y)是点，(x0,y0)是圆的中心，r是圆的半径，margin是您必须调整的参数。
其余算法相同。

祝好运!