matlab - 在 MATLAB 中检测图像内部的圆形

Question

检测图像中这些圆形的最快方法是什么？

半径总是在(80-100mm)之间。背景总是白色的。圆圈永远在中心。

我试过了Hough Transform但我无法真正让它发挥作用。我是新手，我觉得 Hough Transform 对此有点矫枉过正。请建议我正确的方法来做到这一点。

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更新

这是应用霍夫变换后得到的结果。

我使用了提到的算法here .

以下是大算法的相关代码

% applying Hough Below
[accum, circen, cirrad] = ...
    CircularHough_Grd(gR, [89 93],...
    17.4, 13, 1);   % this executes in 0.72 sec

% Lets see what we got
imshow(gR);
hold on;
plot(circen(:,1), circen(:,2), 'r+');
for ii = 1 : size(circen, 1)
    rectangle('Position',[circen(ii,1) - cirrad(ii), circen(ii,2) - cirrad(ii), 2*cirrad(ii), 2*cirrad(ii)],...
        'Curvature', [1,1], 'edgecolor', 'b', 'linewidth', 1.5);
end
hold off;

有意义的圆圈是中间的圆圈。

Answer 1

以下是我的建议:
1. 转换为灰度图像，增强“与白色的区别”

gimg = min( img, [], 3 );

2.去除白色区域的阈值

BW = im2bw( gimg, .4 ); 

3. 获取图像区域的面积和质心属性

st = regionprops( ~BW, 'Area', 'Centroid', 'PixelIdxList' );

4.只选择足够大的区域

sel = [st.Area] > numel(BW)*0.025; % at least 2.5% of image size
st = st(sel);

5.计算区域到图像中心的距离

cntr = .5 * [size(BW,2) size(BW,1)]; % X-Y coordinates and NOT Row/Col
d = sqrt( sum( bsxfun(@minus,vertcat( st.Centroid ), cntr ).^2, 2 ) );

6.选择离中心最近的区域

[mn idx] = min(d);

7.创建掩码

res = false(size(BW)); 
res( st(idx).PixelIdxList ) = true;

您还可以考虑使用其他区域属性(例如，'Eccentricity')来更好地拒绝非圆形区域。