python - 在 Python 中使用 CV2 进行实心圆检测？

Question

我正在尝试检测 images like this. 中的所有圆圈

我有很多像这样的不同图像，但所有圆圈都是黑色(或几乎是黑色)并且大小相同(+/- 几个像素)。我相信每张图片中正好有 2943 个圆圈。这些条件永远不会改变。我可能无法控制图像中圆圈的大小(半径通常在 15-45 像素之间 - 上面提供的示例图像的半径为 20-21 像素)。

我需要能够尽可能精确地检测这些圆心的确切位置(如果可能，还要检测半径)。

我尝试使用 cv2.HoughCircles 函数来执行此操作，但得到的结果非常不一致且不可靠。这是我使用的代码:

from pylab import *
import sys, cv2

filename = sys.argv[1];
img = cv2.imread(filename,0);
cimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR);
circles = cv2.HoughCircles(img,cv2.cv.CV_HOUGH_GRADIENT,2,15,param1=100,param2=30,minRadius=15,maxRadius=25);
circles = np.uint16(np.around(circles));
for i in circles[0,:]:
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),1);
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3);
cv2.imwrite('1-%s'%(filename),cimg)
print "%d circles found."%(len(circles[0]));

结果是 this image这个输出:2806 circles found.

有很多虚假的圈子，很多真实的圈子被遗漏/忽略了。

我开始相信，如果我的所有圆圈在单个图像中都相同，那么 HoughCircle 方法并不是最佳方法，并且可能有一些更好的对象检测方法可用。

如果我能够足够严格地控制圆圈的属性，您建议我使用什么来精确和准确地检测数千张图像中的每个圆圈？

Answer 1

我想出了这个代码，它被调整到你提供的精确图像，发现 2943 个圆的半径估计，假设所有圆都具有相同的半径。这是它生成的内容(裁剪后的，原来的太大了):

可以看到不是很理想(角圆有点偏)

它基于阈值处理，然后是轮廓操作，而不是霍夫圆。

import cv2
import numpy as np

original = cv2.imread("test.jpg", cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
retval, image = cv2.threshold(original, 50, 255, cv2.cv.CV_THRESH_BINARY)

el = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
image = cv2.dilate(image, el, iterations=6)

cv2.imwrite("dilated.png", image)

contours, hierarchy = cv2.findContours(
    image,
    cv2.cv.CV_RETR_LIST,
    cv2.cv.CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE
)

drawing = cv2.imread("test.jpg")

centers = []
radii = []
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)

    # there is one contour that contains all others, filter it out
    if area > 500:
        continue

    br = cv2.boundingRect(contour)
    radii.append(br[2])

    m = cv2.moments(contour)
    center = (int(m['m10'] / m['m00']), int(m['m01'] / m['m00']))
    centers.append(center)

print("There are {} circles".format(len(centers)))

radius = int(np.average(radii)) + 5

for center in centers:
    cv2.circle(drawing, center, 3, (255, 0, 0), -1)
    cv2.circle(drawing, center, radius, (0, 255, 0), 1)

cv2.imwrite("drawing.png", drawing)

希望对你有帮助