检测彩色图像中的水平圆边答案

【问题标题】：Detecting horizontal round edges in color images检测彩色图像中的水平圆边
【发布时间】：2013-06-24 05:10:10
【问题描述】：

我正在尝试检测彩色图像中包含椭圆形顶部的区域。

这是我画的一些例子：

http://i.imgur.com/fh6udfL.jpg

http://i.imgur.com/3qLBrVn.jpg

您将如何实现这一目标？我在图像处理方面缺乏经验，但我愿意阅读和学习。我主要使用 OpenCV 和 C++，但我也可以使用其他库。

【问题讨论】：

标签： opencv image-processing computer-vision edge-detection

【解决方案1】：

一般来说，你问的问题是个大问题。在现实世界的图像中，您需要找到每个椭圆形，区分哪个有顶部（直到您容忍和考虑的角度？）。然后你需要很好地分割这些形状，以便找到顶部为椭圆形物体的区域。

但是，如果您需要像示例中那样查找更简单的图像，但仍然是更通用的方法，您可以首先使用任何边缘检测（例如 Canny）来获取边缘。然后，对曲线和椭圆使用霍夫变换。但我认为没有功能或库。所以你可能需要实现你自己的霍夫变换。为此，您必须确定椭圆形顶部的确切含义。对于您的两个图像，如果您成功找到椭圆形顶部，只需获取它下方的区域即可。但是为了获得更通用的信息，您可能希望使用更复杂的方法在其下分割形状。

对于霍夫变换； http://en.wikipedia.org/wiki/Hough_transform#Circle_Detection_Process 并将其与省略号一起使用 http://en.wikipedia.org/wiki/Randomized_Hough_transform

【讨论】：

【解决方案2】：

其实在opencv中有一个检测圆圈的功能。

使用 hough transform 和低参数 2 - 因为您应该检测仅给出顶部的圆圈。

另一种方式应该是这样的；

1-低通滤波器（高斯模糊，在opencv doc里面搜索）

2- color filter - optional (如果你知道就使用你的对象的颜色，否则尝试从pixel(image.width/2 , 0)获取颜色)

3- canny 边缘检测（再次参考文档）

4- 查找轮廓（再次参考文档）

5- 如果您的轮廓最好具有较大的区域并包括像素（image.width/2 , 0）-您将在此处使用 pointPolygonTest- 那么您的底部会有一个斑点。

6- 检测此 blob 是否为“椭圆形”是一个大问题；但是您可以使用“椭圆度”的属性进行一些过滤；

椭圆曲线有 1 个且只有 1 个峰值点。应该只有 1 个轮廓像素具有最大高度。
椭圆曲线的任何 3 个点都不能代表一条线。这不难实现，但对算法来说很复杂。

【讨论】：

据我所知，opencv 中的圆形检测器无法检测椭圆形状。由于它们的数学定义会不同吗？抱歉，我不喜欢 OpenCV

【解决方案3】：

我会建议一种比圆形霍夫变换更简单的方法。从上面的图片中，我看到椭圆的颜色是统一的，而其余的图像没有。

选择合适的色彩空间（可能是 HSV）
以灰度作为色调或饱和度 - 这些将描述图像中的颜色（而不是像素的强度）
计算 (2) 的梯度
梯度 = 0 的像素属于椭圆形

【讨论】：

虽然这种方法可以帮助这两张图片，但问题不是“我想在这些颜色背景不均匀的照片中找到这两个颜色均匀的物体”，它会欺骗成功数据库，如果你只是改变颜色，那会发生什么？
好吧，如果解决方案过度拟合训练集并且不能推广到整个数据集，那么它只是“作弊”。改变颜色会改变色调和饱和度，但不会对（色调\饱和度的）渐变产生不利影响。
通过改变颜色，我的意思是改变颜色和背景颜色像不透明的灰色来制作形状

【解决方案4】：

椭圆检测可以参考this post。这两种方法都基于霍夫变换，可以根据需要轻松调整。

【讨论】：