最佳答案
如果每个 ID 的图像大小不变,我认为您不需要使用 Hough 圆。这是一个替代方案:
您将有 5 个兴趣点 - (x[0],y[0]) 到 (x[4],y[4])
假设一个黄色兴趣点位于 (10,10)。
由于您使用的是 python,因此您可以使用以下方法获取兴趣点的强度:
img=imread("ID.jpg")#read image
b=[]#declare empty lists
g=[]
r=[]
x=[]
y=[]
#save points of interest___
x[0]=10
y[0]=10 #likewise for the remaining 4 points
for i in range(5)
b[i]=img(x[i],y[i],0)#img is a single ID image
g[i]=img(x[i],y[i],1)
r[i]=img(x[i],y[i],2)
if(b[0]==100 and g[0]==0 and r[0]==255)#Pinkish colour
print "1st dot is pink"
现在您总共有 15 个整数(5 点 X 3 种颜色)。您可以根据它们的值来决定唯一 ID。
关于python-2.7 - 如何使用 python 检测颜色组合?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36726447/