OpenCVで重複する円を検出する

Question

私は画像内の円を検出するためにPython用のOpenCVライブラリを使用しています。画像を表示し、その後、私は検出前の画像を表示すべき次のコードを、書いた

：缶の

下：テストケースとして、私は以下の画像を使用しています検出された円を追加しました：

import cv2 
import numpy as np 

image = cv2.imread('can.png') 
image_rgb = image.copy() 
image_copy = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY) 
grayscaled_image = cv2.cvtColor(image_copy, cv2.COLOR_GRAY2BGR) 

cv2.imshow("confirm", grayscaled_image) 
cv2.waitKey(0) 

cv2.destroyAllWindows() 


circles = cv2.HoughCircles(image_copy, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.3, 20, param1=60, param2=33, minRadius=10,maxRadius=28) 


if circles is not None: 
    print("FOUND CIRCLES") 
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") 
    print(circles) 
    for (x, y, r) in circles: 
     cv2.circle(image, (x, y), r, (255, 0, 0), 4) 
     cv2.rectangle(image, (x - 5, y - 5), (x + 5, y + 5), (0, 128, 255), -1) 
    cv2.imshow("Test", image + image_rgb) 
    cv2.waitKey(0) 

cv2.destroyAllWindows() 

が、私はこの取得：結果の画像を

私の問題はHoughCircles()機能の使用にあると感じます。 minDistは互いから一定の距離であることが検出された円を必要と0より大きい値である

cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius]]]]])

：それは使用があるのです。この要件では、各円の中心が同じ場所にあるので、缶の底にあるすべての円を適切に検出することは不可能です。等高線は解決策ですか？どのように輪郭を円に変換して、中心点の座標を使用することができますか？缶の底にある各リングのサークルオブジェクトを最もよく検出するにはどうすればよいですか？

Answer 1

は全てが、円の大部分は輪郭を見つけ、次に閾値

import cv2 
import numpy as np 

block_size,constant_c ,min_cnt_area = 9,1,400 
img = cv2.imread('viMmP.png') 
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
thresh = cv2.adaptiveThreshold(img_gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV,block_size,constant_c) 
thresh_copy = thresh.copy() 
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 
for cnt in contours: 
    if cv2.contourArea(cnt)>min_cnt_area: 
     (x,y),radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt) 
     center = (int(x),int(y)) 
     radius = int(radius) 
     cv2.circle(img,center,radius,(255,0,0),1) 
cv2.imshow("Thresholded Image",thresh_copy) 
cv2.imshow("Image with circles",img) 
cv2.waitKey(0) 

今

このスクリプト収率よりも大きな面積を有する輪郭の最小外接円を当てはめ、適応的閾値によって画像を検出することができません結果：

しかしTHER block_sizeとconstant_cがそれぞれ11および2に変更された場合に電子そして、のようなスクリプト利回り一定のトレードオフです：

あなたは、適切な形状のカーネルと浸食を適用してみてください閾値付き画像内の重なり合う円を分離する

適応閾値と等高線の詳細については、

を参照してください。の

Threshlding例：http://docs.opencv.org/3.1.0/d7/d4d/tutorial_py_thresholding.html

しきい参照：http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/miscellaneous_transformations.html

輪郭例：

http://docs.opencv.org/3.1.0/dd/d49/tutorial_py_contour_features.html