在不使用霍夫变换的情况下查找图像中的圆圈

Posted 2023-02-22

【中文标题】在不使用霍夫变换的情况下查找图像中的圆圈

【英文标题】：Find circles in image without using Hough transform

【发布时间】：2014-07-18 09:10:06

【问题描述】：

我想在下图中找到圆圈。我尝试使用 OpenCV 的 Hough circle detection，但没有给出正确的结果。

还有其他方法可以找到圈子吗？

这里是示例代码

vector<Vec3f> circles;
Mat src_gray,te; 
cvtColor(tImg, src_gray, CV_BGR2GRAY);
GaussianBlur(src_gray, src_gray, Size(9, 9), 2, 2);
Canny(src_gray, te, 40, 240, 3);
/// Apply the Hough Transform to find the circles 
HoughCircles(te, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, te.rows / 10, 120, 9, 5, 25); 

【问题讨论】：

我想霍夫圆变换没有找到任何圆，因为该图像中没有任何圆。他们不是真正的圈子，是他们。你可以试试霍夫椭圆，这里有一些代码，但我不知道它是否有好处：toyhouse.cc/profiles/blogs/…。或者，您可以调整图像大小，使这些圆圈看起来更像圆圈。

如果图像是从手机拍摄的，或者说任何低分辨率图片..结果是随机的，但如果它是在paint或msWord中生成的，那么它会正确检测。

您能 1. 发布您的代码，2. 发布有效的图片。手机图片可能很嘈杂，需要使用高斯滤波器，尽管上面的图片看起来并不嘈杂。

我已经调整了i.imgur.com/g1Rx9Xc.png的大小

这里是示例代码向量 circles；垫 src_gray,te; cvtColor(tImg, src_gray, CV_BGR2GRAY); GaussianBlur(src_gray, src_gray, Size(9, 9), 2, 2); Canny(src_gray, te, 40, 240, 3); /// 应用霍夫变换找到圆 HoughCircles(te, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, te.rows / 10, 120, 9, 5, 25);

【参考方案1】：

画轮廓， 1.找到轮廓的质心 2. 求出质心到每个轮廓像素的距离。 3.如果这个距离几乎相同，那么它将是一个圆圈。

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