在图片上查找硬币答案

【问题标题】：Find coins on image在图片上查找硬币
【发布时间】：2015-03-24 18:28:57
【问题描述】：

我正在尝试在不同的图像中找到硬币并标记它们的位置。硬币总是完美的圆形（不是椭圆），但它们可以接触甚至重叠。 Here 是一些示例图像，以及我尝试的结果（使用 skimage 及其输出的 Python 脚本），但它似乎表现不佳。

脚本：

def edges(img, t):
    @adapt_rgb(each_channel)
    def filter_rgb(image):
        sigma = 1
        return feature.canny(image, sigma=sigma, low_threshold=t/sigma/2, high_threshold=t/sigma)

    edges = color.rgb2hsv(filter_rgb(img))
    edges = edges[..., 2]
    return edges

images = io.ImageCollection('*.bmp', conserve_memory=True)

for i, im in enumerate(images):
    es = edges(im, t=220)
    output = im.copy()
    circles = cv2.HoughCircles((es*255).astype(np.uint8), cv2.cv.CV_HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=50, param2=50, minRadius=0, maxRadius=0)

    if circles is not None:
        circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")

        for (x, y, r) in circles:
            cv2.circle(output, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)
            cv2.rectangle(output, (x - 5, y - 5), (x + 5, y + 5), (0, 128, 255), -1)

    # now es is edges
    # and output is image with marked circles

几个示例图像，检测到边缘和圆圈：

我正在使用精明的边缘检测和霍夫变换，这是检测圆的最常用方法。但是，使用相同的参数，它在某些照片上几乎找不到任何东西，而在其他照片上却发现了太多的圆圈。

你能给我一些关于如何更好地做到这一点的指示和建议吗？

【问题讨论】：

我个人不知道，但我曾经看到过这个问题：stackoverflow.com/questions/22460651/detecting-truck-wheels。也许它可以帮助你？
我收藏中的@JoJo 图像可能具有不均匀的亮度，因此甚至没有考虑阈值（在那里的答案中使用）。不过，会尝试一下（可能是一些自适应版本）。
houghcircles 在内部使用 canny。请使用灰度图像作为输入，而不是边缘图像！
只是将我的 answer 重新编辑为评论。检查this scikit-image 中的帖子！

标签： opencv computer-vision geometry hough-transform scikit-image

【解决方案1】：

我最终使用了dlib's object detector，它的表现非常好。该检测器可以很容易地应用于检测任何类型的物体。有关一些相关讨论，请参阅 reddit 上的the question topic。

【讨论】：

【解决方案2】：

嗯，我会在精明的结果中做一些形态学操作，比如作为关闭和打开操作： http://en.wikipedia.org/wiki/Mathematical_morphology

我还建议您查看分水岭方案。应用直接进入图像梯度然后对其进行霍夫变换。 http://en.wikipedia.org/wiki/Watershed_%28image_processing%29

【讨论】：