使用 OpenCV 检测圆

Question

如何提高以下圆检测代码的性能

from matplotlib.pyplot import imshow, scatter, show
import cv2

image = cv2.imread('points.png', 0)
_, image = cv2.threshold(image, 254, 255, cv2.THRESH_BINARY)
image = cv2.Canny(image, 1, 1)
imshow(image, cmap='gray')

circles = cv2.HoughCircles(image, cv2.HOUGH_GRADIENT, 2, 32)
x = circles[0, :, 0]
y = circles[0, :, 1]

scatter(x, y)
show()

使用以下源图像：

我曾尝试调整HoughCircles函数的参数，但它们会导致过多的误报或过多的漏报。 特别是，我在两个 blob 之间的间隙中检测到虚假圆圈时遇到了麻烦：

Answer 1

@Carlos，在您所描述的情况下，我并不是 Hough Circles 的忠实粉丝。 老实说，我觉得这个算法非常不直观。 在您的情况下，我建议使用findContour()函数，然后计算质心。 因此，我稍微调整了 Hough 的参数以获得合理的结果。 在 Canny 之前，我还使用了一种不同的预处理方法，因为我看不到该阈值在特定情况下的任何其他情况下是如何工作的。

霍夫法：

寻找质心：

和代码：

from matplotlib.pyplot import imshow, scatter, show, savefig
import cv2

image = cv2.imread('circles.png', 0)
#_, image = cv2.threshold(image, 254, 255, cv2.THRESH_BINARY)
image = cv2.GaussianBlur(image.copy(), (27, 27), 0)
image = cv2.Canny(image, 0, 130)
cv2.imshow("canny", image)
cv2.waitKey(0)
imshow(image, cmap='gray')

circles = cv2.HoughCircles(image, cv2.HOUGH_GRADIENT, 22, minDist=1, maxRadius=50)
x = circles[0, :, 0]
y = circles[0, :, 1]

scatter(x, y)
show()
savefig('result1.png')
cv2.waitKey(0)

_, cnts, _ = cv2.findContours(image.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
    cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# loop over the contours
for c in cnts:
    # compute the center of the contour
    M = cv2.moments(c)
    cX = int(M["m10"] / M["m00"])
    cY = int(M["m01"] / M["m00"])

    #draw the contour and center of the shape on the image
    cv2.drawContours(image, [c], -1, (125, 125, 125), 2)
    cv2.circle(image, (cX, cY), 3, (255, 255, 255), -1)

cv2.imshow("Image", image)
cv2.imwrite("result2.png", image)
cv2.waitKey(0)

这两种方法都需要一些更精细的调整，但我希望这能给你更多的工作。

资料来源： 这个答案和pyimagesearch 。

Answer 2

虽然可以微调给定图像的霍夫圆，但图像与图像之间的最佳参数可能会有很大差异。 因此，虽然它是可行的，但使用 Hough Circles 使圆检测变得稳健需要付出相当多的努力！

相反，我建议使用更现代的方法，例如：

• 基于弧邻接矩阵的快速椭圆检测 ( https://ieeexplore.ieee.org/document/8972900 )。 可用代码： https : //github.com/Li-Zhaoxi/AAMED
• 圆弧检测圆弧支持线段 ( https://ieeexplore.ieee.org/document/8296246 )。 可用代码： https : //github.com/AlanLuSun/Circle-detection