相关疑难解决方法(0)

我想测量圆的圆度("圆"高度和宽度或椭圆参数的差异).圆圈在图片中给出,如下所示:

在做了像color2gray,阈值处理和边界检测之类的常用操作后,我得到如下图所示:

有了这个,我已经尝试了很多不同的东西:

• 列表项目使用findContour分水岭(类似于此问题) - > openCV将圆圈之间的空间检测为闭合轮廓而不是圆圈,因为它们粘在一起而不形成闭合轮廓
• fitEllipse也存在同样的问题.我将椭圆拟合在黑色背景轮廓上,而不是介于两者之间.
• 只是尝试应用hough transforamtion(如代码和第三张图片所示)也会导致奇怪的结果:

看到这里的代码:

import sys
import cv2
import numpy
from scipy.ndimage import label

# Application entry point
#img = cv2.imread("02_adj_grey.jpg")
img = cv2.imread("fuss02.jpg")

# Pre-processing.
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    
cv2.imwrite("SO_0_gray.png", img_gray)

#_, img_bin = cv2.threshold(img_gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU | cv2.THRESH_BINARY)
_, img_bin = cv2.threshold(img_gray, 170, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imwrite("SO_1_threshold.png", img_bin)

#blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
img_bin = cv2.morphologyEx(img_bin, cv2.MORPH_CLOSE, numpy.ones((3, 3), dtype=int))
cv2.imwrite("SO_2_img_bin_morphoEx.png", img_bin)

border = img_bin - cv2.erode(img_bin, None)
cv2.imwrite("SO_3_border.png", border)


circles …

我看了几页有关在python中使用opencv优化圆检测的页面。所有这些似乎都特定于给定图片的个别情况。cv2.HoughCircles的每个参数有哪些起点？由于我不确定建议的值是多少，因此我尝试了遍历范围，但这并没有产生任何有希望的结果。为什么我无法检测到此图像中的任何圆圈？

import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('IMG_stack.png')
output = image.copy()
height, width = image.shape[:2]
maxWidth = int(width/10)
minWidth = int(width/20)

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.2, 20,param1=50,param2=50,minRadius=minWidth,maxRadius=maxWidth)


if circles is not None:
    # convert the (x, y) coordinates and radius of the circles to integers
    circlesRound = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    # loop over the (x, y) coordinates and radius of the circles
    for (x, y, r) in circlesRound:
        cv2.circle(output, (x, y), r, (0, 255, 0), …