ハーフサークルを使用しないサークルの検出

サークルのイメージがありますが、サークルは見つけたいがハフリングサークルは使用しません。ハーフサークルを使用しないサークルの検出

私は道を見つけた、リンクhere。

しかし、円のx座標とy座標がわからないので、白から黒への遷移座標は見つかりません。他にどんな方法がありますか、あるいは私はそのアプローチをどのように働かせることができますか？

これは私のテスト画像です：

2016-05-23 j.doe

1つの可能なアプローチは、最初のthresholdに円の周りのノイズの一部を取り除くための画像です。次に、Cannyエッジ検出を使用して円のエッジを抽出することができます。最後に、findNonZeroピクセル座標のリストを取得します。

import cv2 
import numpy as np 

img = cv2.imread('circle.png', 0) 
mask = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] 
edges = cv2.Canny(mask, 20, 100) 
points = np.array([p[0] for p in cv2.findNonZero(edges)])

をそしてすべての中間画像を保存したピクセルをプロットするためにいくつかの余分なコードを追加し、C++に移植：

は、私が最初のPythonで迅速なプロトタイプをしました。

#include <opencv2/opencv.hpp> 

int main() 
{ 
    cv::Mat img(cv::imread("circle.png", 0)); 

    cv::Mat mask; 
    cv::threshold(img, mask, 127, 255, cv::THRESH_BINARY); 

    cv::imwrite("circle_1.png", mask); 

    cv::Mat edges; 
    cv::Canny(mask, edges, 20, 100); 

    cv::imwrite("circle_2.png", edges); 

    std::vector<cv::Point2i> points; 
    cv::findNonZero(edges, points); 

    cv::Mat output(cv::Mat::zeros(edges.size(), CV_8UC3)); 
    for (auto const& p : points) { 
     output.at<cv::Vec3b>(p) = cv::Vec3b(127, 255, 127); 
    } 
    cv::imwrite("circle_3.png", output); 
}

thresholdの出力：Cannyの