看起来你已经使用差异成像或类似的东西来获得你拥有的图像..？而不是寻找圈子,寻找更通用的循环.建议:
- 分离所有连接的组件.
- 对于每个连接的组件 -
- 在轮廓周围走动并收集列表中的所有轮廓像素
- 建议1:使用最小二乘法将椭圆拟合到轮廓点
- 建议2:研究每个轮廓像素的曲率,并检查它是否适合圆形或椭圆形.可以通过计算轮廓像素的边缘方向的直方图,或者通过检查从轮廓像素到轮廓像素的方向的梯度来完成该检查.在第二种情况下,对于圆形或椭圆形,渐变应该几乎是均匀的(问我这是不是很清楚).
- 对椭圆或环的周长,面积,长轴和短轴的长度等施加约束.将这些属性收集为功能.
- 您可以使用硬编码启发式/阈值将一组要素分类为球/非球,或使用机器学习算法.我首先要保持简单,并简单地使用在研究一些图像后获得的阈值.
希望这可以帮助.
- 除了建议2,您可以通过以下公式简单地检查轮廓的圆度:**圆度=(4*PI*A)/ P ^ 2**,其中_A_是轮廓包围的区域,_P_是轮廓的周长.圆的圆度为1. (2认同)
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