如何识别这个圆边？

Question

我正在尝试在 python 中使用 OpenCV 识别此图片中的圆圈：

我使用网络摄像头拍摄了这张图片。这个灰色圆圈里面有一个标志 also.That 标志和圆圈外面的颜色相同（黑色）

我想把这个灰色圆圈和黑色背景分开，然后在圆圈周围画一条锐线。

我该如何继续？

Answer 1

一个建议：将图像转换为灰度图像并使用 Hough Circle Transform 检测圆。 opencv3.0.0 documentation.

中显示了一个示例

Answer 2

以下是实现此目标的方法：首先你的阈值图像，然后你使用查找坐标函数，返回列表的最大值将是你的圆。找到峰并通过它们画圆。

import cv2 
import numpy as np
import random
from random import randint
import math

image=cv2.imread('C:/Users/srlatch/Desktop/XtfWR.jpg')
img = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)


def f(list):
    max=[]
    for i in list:
        if len(i)>len(max):
            max=i
    return max 

def draw_circle(img,ctr):
    for i in ctr:
        img[i[0][1]][i[0][0]]=255


ret,tresh = cv2.threshold(img,40,255,cv2.THRESH_BINARY)
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
cv2.erode(img,kernel,iterations=2)
tresh,c,hr=cv2.findContours(tresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
circle=f(c)


max_y=0

min_y=circle[0][0][1]

max_x=0

min_x=circle[0][0][0]


pointY=tuple()
pointy=tuple()
pointX=tuple()
pointx=tuple()


for i in circle:
    if i[0][1]>max_y: 
      max_y=i[0][1]
      pointY=(i[0][1], i[0][0])

for i in circle:
    if i[0][1]<=min_y: 
      min_y=i[0][1]
      pointy=(i[0][1], i[0][0])

for i in circle:
    if i[0][0]>max_x: 
      max_x=i[0][0]
      pointX=(i[0][1], i[0][0])

for i in circle:
    if i[0][0]<=min_x: 
      min_x=i[0][0]
      pointx=(i[0][1], i[0][0])

cv2.ellipse(image, (pointY[1],pointY[0]),(2,2),0,0,360,(243,0,214),-1)  #min y
cv2.ellipse(image, (pointy[1],pointy[0]),(2,2),0,0,360,(243,0,214),-1)  #max y
cv2.ellipse(image, (pointX[1],pointX[0]),(2,2),0,0,360,(243,0,214),-1)  #min y
cv2.ellipse(image, (pointx[1],pointx[0]),(2,2),0,0,360,(243,0,214),-1)  #min y

center_x=(pointX[0]+pointx[0])/2
center_y=( (pointY[1]+pointy[1])/2 )-pointy[0]

cv2.circle(image, (int(center_x),int(center_y)), int((center_y+pointy[0])-60),(243,0,214), thickness=1, lineType=8, shift=0)

cv2.imshow('wnd', image)

cv2.waitKey(0)

轮廓查找结果：

最高分和最低分：

圆圈点数：

祝你好运！

Answer 3

另一种方法可能是使用中值过滤器过滤图像。它可以降低噪声并保留边缘。之后，您可以使用固定 threshold 进行二值化（您有一个很好的双峰直方图），然后执行 findContours。然后你可以计算 minEnclosingCircle 或使用 fitEllipse 或任何你想实现的。

# Blur the image to supress artefacts
# in the binary image while preserving edges
median = cv2.medianBlur(imgray,15)
# Do a global thresholding
ret, thresh = cv2.threshold(median,0,255,cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

#Copy image to show binary image (findContours maipulates source)
copy =thresh.copy()

#Detect just external contours
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(copy, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
height, width, channels = src.shape

#Image for displaying contour
drawing = np.zeros((height, width, 3), dtype='uint8')

#No loop needed, just one external contour
#Draw contour, minimal enclosing circle and ellispe
cv2.drawContours(drawing,contours,0,(255,0,0))
(x,y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contours[0])
center = (int(x),int(y))
cv2.circle(drawing,center,int(radius),(0,0,255))
ellipse = cv2.fitEllipse(contours[0])
cv2.ellipse(drawing,ellipse,(0,255,0),1)

cv2.imshow("Binary", thresh)
cv2.imshow("Median", median)
cv2.imshow("Contour", drawing)

以下是 blue 中的轮廓、red 中的 minEnclosingCircle 和 green[ 中的 Ellipse 的结果=34=]。

如何识别这个圆边？

How to identify this circle edge?

opencv

image-processing

python-2.7

opencv3.0