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私は現在、以下の画像で円を正しく検出する際に問題が発生しています (前処理)。画像は 800*600 の解像度でウェブカメラ フィードを介してライブで撮影され、bilateralFilter を通過して、いくつかの偽陰性を取り除くことができます (GaussianBlur を試しましたが、非常に遅くなることがありました....)。

その後、グレーに変更され、HoughCircles 関数に渡されて出力が提供されます。

私は等高線関数を見てきましたが、それが理にかなっている場合（少なくともpython関数の場合）、各変数が何に関係するかを理解するための適切なドキュメントが見つかりませんでした。

最終的な目標は、穴の既知のサイズを取得し、それを変換して、品質管理テストのために円間の距離がずれているかどうかを確認することであるため、これをより正確にするためのあらゆる助けをいただければ幸いです. （そして、円が削除されていないかどうか、つまりそこにないかどうかを確認します）。

前処理

後処理色

後処理白黒

コード：

import cv2
import os
import math
import numpy

minRad = 50
maxRad = 75

b1 = 2
b2 = 5
b3 = 5

c1 = 5
c2 = 200
c3 = 50
c4 = 100

bw = 1

vc =cv2.VideoCapture(0)
if vc.isOpened():
    vc.set(3,800)
    vc.set(4,600)
#       vc.set(10,10)
    rval, frame = vc.read()
else:
    rval = False

while rval:
    rval, frame = vc.read()
    blur = cv2.bilateralFilter(frame,b1,b2,b3)
#       blur = cv2.GaussianBlur(frame,(5,5),1)
    gray = cv2.cvtColor(blur, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#frame
#       edges = cv2.Canny(gray, 200, 20, apertureSize=3)#80 120 3
    edges = gray

    circles = cv2.HoughCircles(edges,cv2.cv.CV_HOUGH_GRADIENT,c1,c2,param1=c3,param2=c4,minRadius=minRad,maxRadius=maxRad)
    print "\n\n"
    print circles

    if circles != None:
        circles = numpy.uint16(numpy.around(circles),decimals=1)
        for cir in circles[0,:]:
            if bw == 1:
                cv2.circle(edges,(cir[0],cir[1]),cir[2],(0,255,0),2)#frame
                cv2.circle(edges,(cir[0],cir[1]),2,(0,0,255),)#frame
            else:           
                #draw outer circle
                cv2.circle(blur,(cir[0],cir[1]),cir[2],(0,255,0),2)#frame
                #draw center
                cv2.circle(blur,(cir[0],cir[1]),2,(0,0,255),)#frame
    if bw == 1:
        cv2.imwrite('/home/kasper/test/test.jpg', edges, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 90])   
    else:
        cv2.imwrite('/home/kasper/test/test.jpg', blur, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 90])
    ch = cv2.waitKey(10)

    if ch != -1:
        print "keypressed"
        print ch
        break
    cv2.destroyAllWindows()

円検出出力:

[[[ 652.5         507.5          62.45398331]
  [ 282.5         522.5          57.36288071]
  [ 102.5         342.5          52.84410858]
  [ 462.5         327.5          67.7089386 ]
  [ 697.5         242.5          52.52142334]
  [  82.5         547.5          52.50238037]
  [ 307.5         167.5          63.04363632]
  [  92.5         137.5          67.79749298]]]

[[[ 287.5         522.5          52.616539  ]
  [ 647.5         507.5          57.50217438]
  [ 472.5         337.5          67.7089386 ]
  [  87.5         512.5          67.78273773]
  [  82.5         292.5          67.64983368]
  [ 687.5         212.5          52.5594902 ]
  [ 302.5         162.5          67.88593292]]]
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2 に答える 2

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このコードを使用して穴を検出できます。

import numpy as np 

import cv2

from matplotlib import pyplot as plt

plt.ion()

filteredContour = []

img = cv2.imread('circle.png')

grayImage = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)

binaryImage = np.uint8((grayImage < 100) *1)

binaryForContour = binaryImage*1

contour,hierarchy=cv2.findContours(binaryForContour,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for iteration in range (0,len(contour)):

    areaOfContour = cv2.contourArea(contour[iteration])


    if areaOfContour >= 5000:

        filteredContour.append(contour[iteration])

        cv2.drawContours(img,filteredContour, -1, (0,255,0), 2)

        plt.imshow(img)

画像が不鮮明です。照明が適切であれば、動作します。

于 2015-07-19T20:09:59.253 に答える