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この写真のように、黒/白のドット ターゲットの中心を検出しようとしています。cv2.HoughCircles メソッドを使用しようとしましたが、1、検出できるターゲットは 2 ～ 3 個だけで、2、見つかった円を画像にプロットすると、常にわずかにオフセットされます。

間違った方法を使用していますか? findContours またはまったく異なるものを使用する必要がありますか?

これが私のコードです：

import cv2
from cv2 import cv
import os
import numpy as np

def showme(pic):
    cv2.imshow('window',pic)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()


im=cv2.imread('small_test.jpg')

gray=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#I've tried blur,bw,tr...  all give me poor results.

blur = cv2.GaussianBlur(gray,(3,3),0)
n,bw = cv2.threshold(blur,120,255,cv2.THRESH_BINARY)
tr=cv2.adaptiveThreshold(blur,255,0,1,11,2)

circles = cv2.HoughCircles(gray, cv.CV_HOUGH_GRADIENT, 3, 100, None, 200, 100, 5, 16)

try:
    n = np.shape(circles)
    circles=np.reshape(circles,(n[1],n[2]))
    print circles
    for circle in circles:
        cv2.circle(im,(circle[0],circle[1]),circle[2],(0,0,255))
    showme(im)
except:
    print "no cicles found"

そして、これは私の現在の出力です：

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3 に答える 3

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別の投稿で書いたコードを再生すると、わずかに良い結果が得られました。

それはすべてパラメータに関するものです。いつもそうです。

このプログラムで呼び出される 3 つの重要な関数があります: cvSmooth()、cvCanny()、およびcvHoughCircles()。それらのそれぞれは、結果を劇的に変える可能性を秘めています。

そして、ここにCコードがあります：

IplImage* img = NULL;
if ((img = cvLoadImage(argv[1]))== 0)
{
    printf("cvLoadImage failed\n");
}

IplImage* gray = cvCreateImage(cvGetSize(img), IPL_DEPTH_8U, 1);
CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);

cvCvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);

// This is done so as to prevent a lot of false circles from being detected
cvSmooth(gray, gray, CV_GAUSSIAN, 7, 9);

IplImage* canny = cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);
IplImage* rgbcanny = cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,3);
cvCanny(gray, canny, 40, 240, 3);

CvSeq* circles = cvHoughCircles(gray, storage, CV_HOUGH_GRADIENT, 2, gray->height/8, 120, 10, 2, 25);
cvCvtColor(canny, rgbcanny, CV_GRAY2BGR);

for (size_t i = 0; i < circles->total; i++)
{
     // round the floats to an int
     float* p = (float*)cvGetSeqElem(circles, i);
     cv::Point center(cvRound(p[0]), cvRound(p[1]));
     int radius = cvRound(p[2]);

     // draw the circle center
     cvCircle(rgbcanny, center, 3, CV_RGB(0,255,0), -1, 8, 0 );

     // draw the circle outline
     cvCircle(rgbcanny, center, radius+1, CV_RGB(0,0,255), 2, 8, 0 );

     printf("x: %d y: %d r: %d\n",center.x,center.y, radius);
}

cvNamedWindow("circles", 1);
cvShowImage("circles", rgbcanny);

cvSaveImage("out.png", rgbcanny);
cvWaitKey(0);

これを Python に移植するスキルをお持ちだと思います。

于 2012-05-02T15:04:23.777 に答える
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その円のパターンは固定されており、オブジェクトとは明確に区別されるため、単純なテンプレート マッチングは適切に機能するはずcvMatchTemplateです。より複雑な条件 (オブジェクトの形状やビュー ジオメトリによる歪み) については、SIFT や SURF などのより堅牢な機能を試すことができます ( cvExtractSURF)。

于 2012-05-02T12:30:09.227 に答える