霍夫圆转换为圆形阴影

Question

我有一个图像，我试图将Hough圆形变换应用于视图中的圆形对象。

我很难找到一个适合气缸外部阴影的圆圈。 可以做些什么来正确地分割这个阴影并轻松地适应它的圆圈？

码：

img = cv2.medianBlur(im,7)
cimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

plt.imshow(cimg)
plt.show()

circles = cv2.HoughCircles(img,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,
                            param1=50,param2=150,minRadius=100,maxRadius=0)

circles = np.uint16(np.around(circles))

for i in circles[0,:]:
    # draw the outer circle
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),i[2],(255,0,0),10)
    # draw the center of the circle
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),20)

    radius = i[2]
    print 'radius', radius, 'px'

plt.imshow(cimg)
plt.show()

Answer 1

你想要分割的阴影是迄今为止最黑暗的区域。 我会使用阈值来过滤掉所有更亮的像素。 如果仍有噪音，我会使用Connected Components找到最大的“blob”。 一旦阴影是剩下的唯一东西而所有其他像素都设置为0，我会尝试上面推荐的dhanushka的minEnclosingCircle。

Answer 2

我只是要编写代码而不是通过它，因为它有很多功能，我不愿意假设你知道或不知道的东西并且花了很长时间来写这篇文章。 如果您有任何问题可以随意提问，我会在帖子中添加它们。

你要求在新月形阴影上加一个圆圈，所以我把圆圈装到了阴影里。 重要的是要意识到，在某些生产代码中，我想，必须处理大量这种性质的图像，有必要改进所适合的圆形。 特别是这种类型的任何结构分析只是担心将给定的形状拟合到像素，而不是所讨论的对象是你正在寻找的。

我故意在那里留下了错误的圆圈。 我建议根据你感兴趣的内容选择凸包，哈尔探测器或形状匹配。

import cv2 
import numpy as np

img = cv2.imread("orig.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

ret, thresh = cv2.threshold(img, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

ero = cv2.erode(thresh, np.ones((5,5)))
dil = cv2.dilate(ero, np.ones((5,5)))

img, contours, hierarchy = cv2.findContours(dil, cv2.RETR_EXTERNAL,
                                            cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

#just for drawing purposes, the cimg is not really required
cimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
for cnt in contours:
    (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
    center = (int(x), int(y))
    radius = int(radius)
    cv2.circle(cimg, center, radius, (255, 0, 0), 1)

我得到的输出图像是

两个新月形都正确安装，底部与月亮相匹配，而不是新月形。 您可以进行一种滞后跟踪并移动该圆，直到它的外边缘正好相当一致的新月。

如果您正确调整参数，可以删除一个额外的圆圈，但过滤您需要的确切圆圈取决于您。 Fe如果你只想要顶部新月要求最小y坐标，如果所有阴影都大到这些你可以要求只有半径大于某个阈值的圆等...