OpenCVのような形の検出とその領域

Question

私は同じような形をした1つの円のような形の画像を持っています。私はその2つの形の領域を見つけようとしています。私はopenCv C++ Houghサークル検出を使用していますが、形状を検出しません。 OpenCVの他の機能は、形状を検出し、アレスを見つけるために使用できますか？

[編集]画像が追加されました。あなたは（完全に、または非常に近い加入エッジ）、一般的にエッジに簡単です完全な形状を持っている場合は

はここに私のサンプルコード

int main() 
{ 
    Mat src, gray; 
    src = imread("detect_circles_simple.jpg", 1);resize(src,src,Size(640,480)); 
    cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY); 
    // Reduce the noise so we avoid false circle detection 
    GaussianBlur(gray, gray, Size(9, 9), 2, 2); 

    vector<Vec3f> circles; 

    // Apply the Hough Transform to find the circles 
    HoughCircles(gray, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 30, 200, 50, 0, 0); 
    cout << "No. of circles : " << circles.size()<<endl; 
    // Draw the circles detected 
    for(size_t i = 0; i < circles.size(); i++) 
    { 
     Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1])); 
     int radius = cvRound(circles[i][2]); 
     circle(src, center, 3, Scalar(0,255,0), -1, 8, 0);// circle center  
     circle(src, center, radius, Scalar(0,0,255), 3, 8, 0);// circle outline 
     cout << "center : " << center << "\nradius : " << radius << endl; 
    } 
    exit(0); 
    // Show your results 
    namedWindow("Hough Circle Transform Demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE); 
    imshow("Hough Circle Transform Demo", src); 

    waitKey(0); 
    return 0; 
} 

Answer 1

で検出 - >輪郭 - >輪郭形状を解析します。

ハフ線や円はあなただけのラインや円の小さな断片を持っているときに、非常に有用であるが、

編集調整するトリッキーなことができます：エッジを得るためにCV :: adaptiveThresholdを試してみて、その後のcv :: findContours 。

輪郭ごとに、領域を周囲と比較して、ターゲットに適したサイズかどうかを確認します。次に、cv :: fitEllipseを実行して円であるかどうかをチェックし、正確な中心を取得します。 FindCOntoursには、どの輪郭が他の輪郭の内側にあるかを示すモードもあります。したがって、別の輪の中に円を簡単に見つけることができます。

2つ以上の等高線を持つ同じ円を見つけることができます（照明によって異なります）。内側と外側のエッジのために。

Answer 2

私は同様のアプローチをとっています。

img1 = cv2.imread('disc1.jpg', 1) 
img2 = img1.copy() 
img = cv2.cvtColor(img1,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 

#--- Blur the gray scale image 
img = cv2.GaussianBlur(img,(5, 5),0) 

#--- Perform Canny edge detection (in my case lower = 84 and upper = 255, because I resized the image, may vary in your case) 
edges = cv2.Canny(img, lower, upper) 
cv2.imshow('Edges', edges) 

#---Find and draw all existing contours 
_, contours , _= cv2.findContours(edged, cv2.RETR_TREE, 1) 
rep = cv2.drawContours(img1, contours, -1, (0,255,0), 3) 
cv2.imshow(Contours',rep) 

あなたは円形のエッジの形状を分析しているので、あなたの輪郭の偏心を決定することは、この場合に役立ちます。今、あなたはあなたの輪郭が円形であるかどうか結論を出すことができeccentricity変数で指定した値に基づいて

#---Determine eccentricity 
cnt = contours 
for i in range(0, len(cnt)): 
    ellipse = cv2.fitEllipse(cnt[i]) 
    (center,axes,orientation) =ellipse 
    majoraxis_length = max(axes) 
    minoraxis_length = min(axes) 
    eccentricity=(np.sqrt(1-(minoraxis_length/majoraxis_length)**2)) 
    cv2.ellipse(img2,ellipse,(0,0,255),2) 

cv2.imshow('Detected ellipse', img2) 

。しきい値は、円形または近似円であると考えられるものによって決まります。