如何在OpenCv中探测太空中的太阳？

Question

我需要从太空中探测太阳.

这些是输入图像的示例:

我在Morphologic过滤后得到了这样的结果(open两次操作)

这是此处理的算法代码:

// Color to Gray
cvCvtColor(image, gray, CV_RGB2GRAY);

// color threshold
cvThreshold(gray,gray,150,255,CV_THRESH_BINARY);

// Morphologic open for 2 times
cvMorphologyEx( gray, dst, NULL, CV_SHAPE_RECT, CV_MOP_OPEN, 2);

对于这么简单的任务,处理不是太重了吗？如何找到太阳的中心？如果我找到白点,我会发现大地球的白点(第一个示例图像上的左上角)

请告诉我,我的进一步行动是为了探测太阳.

更新1:

尝试centroid按公式获取算法:{x,y} = {M10/M00, M01/M00}

CvMoments moments;
cvMoments(dst, &moments, 1);
double m00, m10, m01;

m00 = cvGetSpatialMoment(&moments, 0,0);
m10 = cvGetSpatialMoment(&moments, 1,0);
m01 = cvGetSpatialMoment(&moments, 0,1);

// calculating centroid
float centroid_x = m10/m00;
float centroid_y = m01/m00;

    cvCircle( image, 
              cvPoint(cvRound(centroid_x), cvRound(centroid_y)), 
              50, CV_RGB(125,125,0), 4, 8,0);

地球在照片中的地方,我得到了这样的结果:

因此,质心在地球上.:(

更新2:

尝试cvHoughCircles:

CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
CvSeq* circles = cvHoughCircles(dst, storage, CV_HOUGH_GRADIENT, 12, 
                                dst->width/2, 255, 100, 0, 35);

if ( circles->total > 0 ) {
    // getting first found circle
    float* circle = (float*)cvGetSeqElem( circles, 0 ); 

    // Drawing:
    // green center dot
    cvCircle( image, cvPoint(cvRound(circle[0]),cvRound(circle[1])), 
          3, CV_RGB(0,255,0), -1, 8, 0 ); 
    // wrapping red circle
    cvCircle( image, cvPoint(cvRound(circle[0]),cvRound(circle[1])), 
        cvRound(circle[2]), CV_RGB(255,0,0), 3, 8, 0 ); 
}

第一个例子:宾果,但第二个 - 没有;(

我尝试了不同的配置cvHoughCircles()- 找不到适合我每个示例照片的配置.

UPDATE3:

matchTemplate方法对我有效(回应mevatron).它适用于大量测试.

Answer 1

尝试一个简单的matchTemplate方法怎么样？我用过这个模板图片:

并且,它检测到我试过的3张太阳图像中的3张:

这应该是有效的,因为圆圈(在你的情况下是太阳)是旋转不变的,并且因为你离太阳太远,它应该是大致尺度不变的.因此,模板匹配在这里可以很好地工作.

最后,这是我用来执行此操作的代码:

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char* argv[])
{
    /// Load image and template
    string inputName = "sun2.png";
    string outputName = "sun2_detect.png";
    Mat img   = imread( inputName, 1 );
    Mat templ = imread( "sun_templ.png", 1 );

    /// Create the result matrix
    int result_cols =  img.cols - templ.cols + 1;
    int result_rows = img.rows - templ.rows + 1;

    Mat result( result_cols, result_rows, CV_32FC1 );

    /// Do the Matching and Normalize
    matchTemplate(img, templ, result, CV_TM_CCOEFF);
    normalize(result, result, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());

    Point maxLoc;
    minMaxLoc(result, NULL, NULL, NULL, &maxLoc);

    rectangle(img, maxLoc, Point( maxLoc.x + templ.cols , maxLoc.y + templ.rows ), Scalar(0, 255, 0), 2);
    rectangle(result, maxLoc, Point( maxLoc.x + templ.cols , maxLoc.y + templ.rows ), Scalar(0, 255, 0), 2);

    imshow("img", img);
    imshow("result", result);

    imwrite(outputName, img);

    waitKey(0);

    return 0;
}

希望你觉得有帮助!