EmguCV（OpenCV）试图找到胎记（痣）

【问题标题】：EmguCV(OpenCV) trying to find a birthmarks (mole)EmguCV（OpenCV）试图找到胎记（痣）
【发布时间】：2016-09-23 14:01:46
【问题描述】：

我正在尝试使用 HoughCircles 获取胎记。

到目前为止我的结果：

我的代码：

Mat imgDest = new Mat(imagePath, LoadImageType.Color);
CvtColor(imgDest, imgDest, ColorConversion.Bgr2Gray);
MedianBlur(imgDest, imgDest, 7);
//nice try but not so good... :(
//CvInvoke.Threshold(imgDest, imgDest, 120, 255, ThresholdType.Binary);
//CvInvoke.Canny(imgDest, imgDest, 40, 200);

var circles = CvInvoke.HoughCircles(imgDest, HoughType.Gradient, 1, imgDest.Rows/8, 60, 18);
foreach(var circle in circles)
{
   CvInvoke.Circle(imgDest, new Point((int)circle.Center.X, (int)circle.Center.Y), (int)circle.Radius, new MCvScalar(255, 255, 0), 2);
   imgDest.Save(imageName);                        
}

我可以做些什么来获得更好的结果？

【问题讨论】：

标签： c# opencv image-processing emgucv

【解决方案1】：

请阅读 Hough 变换如何适用于圆。然后你就会明白它不适合这个任务。

https://en.wikipedia.org/wiki/Circle_Hough_Transform

它基本上是一种寻找圆圈的蛮力方法。您获取每个轮廓像素并在其周围绘制一个具有给定半径的圆圈。您对一系列半径执行此操作。图像中的圆圈将具有以下效果：对于正确的半径，您要查找的圆周上该半径的所有圆都将在该圆的中心相交。

如果您的图像中没有“好”圆圈，则此方法无法使用，因为您不会在其中心有很多交叉点。

你的痣几乎不是圆形的。有一些可能工作正常，但大多数不会给你带来好的结果或任何结果（正如你所注意到的）

我建议你使用某种 blob 检测算法（连接组件标记、标记、blob 搜索等），网络上充满了信息。

基本思路：通过分割将痣与皮肤分开找到一组连接的像素计算该组的特征（质心、周长、面积……）

【讨论】：