OPENCV 近距离物体检测答案

【问题标题】：OPENCV Detection of close objectsOPENCV 近距离物体检测
【发布时间】：2013-12-23 23:29:33
【问题描述】：

我正在学习 opencv，我有一个问题要问你。我得到了这个最终处理的图像。

原始图像是两个靠近且颜色相同的球。我会得到每个球的中心和半径。如果球很远，我会使用 findContours 和 drawContours 选项 CV_FILLED 执行此操作，因此我可以计算每个球的像素位置的平均值并得到中心。问题是当球靠近时，我没有得到两个不同的轮廓，也无法计算像素位置的平均值。我得到这个图像（中心用圆圈表示）：

你能给点建议吗？我使用 Canny 算法进行边缘检测。

【问题讨论】：

你想得到一个中心，就像你在第二张图片中显示的那样，还是每个圆圈有两个中心？
我想为每个圆获得两个中心。

标签： c++ opencv image-processing object-detection

【解决方案1】：

霍夫变换是检测图像中几何实体的常用方法。 OpenCV 有一个为圆实现的功能。看看这个：

http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/hough_circle/hough_circle.html

【讨论】：

哦，我不知道这种可能性，我会检查这个选项。
我尝试在opencv中使用hough包，我在http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/…阅读了这个函数HoughCircles的文档，但我真的不明白这个参数：dp，param1，param2。我写了这个：HoughCircles(color_dst, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1.1, 5, 100, 30, 10, 100);这个配置似乎是最好的（但我检测到 3 个圆圈而不是 2 个），你能给我简单解释一下这个参数以改进检测吗？ PS：我将发布的第一张图片传递给函数。

【解决方案2】：

我写了一个简单的matlab代码来检测两个圆圈：

filen='http://i.stack.imgur.com/sDNS8.jpg'  % your image
I=imread(filen);

I=im2bw(I(:,:,3)); % gray scale

Rmin=20;Rmax=70;  % circle range

% find circles in the image with Hough transform
[centersDark, radiiDark] = imfindcircles(I, [Rmin Rmax], ...
                                        'ObjectPolarity','dark','sensitivity',0.93)
                                    imagesc(I),hold on
 viscircles(centersDark, radiiDark,'LineStyle','--');hold off

结果：

正如上面提到的@ChronoTrigger，opencv 中的 hough 转换包应该适用于您的情况。

【讨论】：

我尝试在opencv中使用hough包，我在http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/…阅读了这个函数HoughCircles的文档，但我真的不明白这个参数：dp，param1，param2。我写了这个：HoughCircles(color_dst, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1.1, 5, 100, 30, 10, 100);这个配置似乎是最好的（但我检测到 3 个圆圈而不是 2 个），你能给我简单解释一下这个参数以改进检测吗？ PS：我将发布的第一张图片传递给函数。
尝试调整您的 param2（HoughCircles 中的 30），即累加器阈值。我猜它设置得越小，检测到的圆圈就越多。
我为“param2”和“dp”创建了两个轨迹栏，但是根据球的位置，完美的参数是完全不同的。如果我要创建一个算法来检测图片中的所有球（半径和中心）并设置上述参数，我该怎么办？例如，是否有其他功能/算法可以帮助我？
我建议您只更改“param2”，“dp”是事先估计，一旦设置，请勿更改。您是否已经正确检测到两个具有半径和位置的圆？
是的，我有。哦，好的，我会这样做的。如何选择“dp”参数？最佳值似乎是 1 和 1.1。这个参数我真的不懂。