在 OpenCV 中检测重叠的圆

Question

我正在使用 Python 的 OpenCV 库来检测图像中的圆圈。作为测试用例，我使用的是下图：

罐底：

我写了下面的代码，它应该在检测之前显示图像，然后显示添加了检测到的圆圈的图像：

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('can.png')
image_rgb = image.copy()
image_copy = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
grayscaled_image = cv2.cvtColor(image_copy, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

cv2.imshow("confirm", grayscaled_image)
cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()


circles = cv2.HoughCircles(image_copy, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.3, 20, param1=60, param2=33, minRadius=10,maxRadius=28)


if circles is not None:
    print("FOUND CIRCLES")
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    print(circles)
    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(image, (x, y), r, (255, 0, 0), 4)
        cv2.rectangle(image, (x - 5, y - 5), (x + 5, y + 5), (0, 128, 255), -1)
    cv2.imshow("Test", image + image_rgb)
    cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

我得到这个：结果图像

我觉得我的问题在于HoughCircles()函数的使用。它的用法是：

cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius]]]]])

其中minDist 是一个大于 0 的值，它要求检测到的圆圈彼此之间有一定的距离。有了这个要求，我就不可能正确检测罐底的所有圆圈，因为每个圆圈的中心都在同一个地方。轮廓会是一个解决方案吗？如何将轮廓转换为圆形，以便可以使用它们的中心点坐标？我应该怎么做才能最好地检测罐底每个环的圆形物体？

Answer 1

通过自适应阈值化图像，找到轮廓，然后为面积大于阈值的轮廓拟合最小封闭圆，可以检测到除了大多数圆之外的所有圆

import cv2
import numpy as np

block_size,constant_c ,min_cnt_area = 9,1,400
img = cv2.imread('viMmP.png')
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(img_gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV,block_size,constant_c)
thresh_copy = thresh.copy()
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
    if cv2.contourArea(cnt)>min_cnt_area:
        (x,y),radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
        center = (int(x),int(y))
        radius = int(radius)
        cv2.circle(img,center,radius,(255,0,0),1)
cv2.imshow("Thresholded Image",thresh_copy)
cv2.imshow("Image with circles",img)
cv2.waitKey(0)

现在这个脚本产生了结果：

但是有一些权衡，例如，如果 block_size 和 constant_c 分别更改为 11 和 2，那么脚本会产生：

您应该尝试应用具有适当形状内核的腐蚀来分离阈值图像中的重叠圆圈

您可以查看以下链接以了解有关自适应阈值和轮廓的更多信息：

阈值示例：http://docs.opencv.org/3.1.0/d7/d4d/tutorial_py_thresholding.html

阈值参考：http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/miscellaneous_transformations.html

轮廓示例： http://docs.opencv.org/3.1.0/dd/d49/tutorial_py_contour_features.html