如何检测这些圆圈？答案

【问题标题】：How to detect these circles?如何检测这些圆圈？
【发布时间】：2021-03-08 17:53:56
【问题描述】：

我想检测包含数字的圆圈。我尝试了圆形检测（霍夫方法），但结果非常糟糕。所以我尝试了模板匹配并得到了更好的结果。但是，仍然有很多圈子错过了。这是我的代码

import cv2 
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from PIL import Image 
from numpy import asarray

img = cv2.imread(r'D:\RealPython\facedetectionOpenCV\dataset\dataset_qxgtuu.png')
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
template = cv2.imread(r'D:\RealPython\facedetectionOpenCV\tam.PNG',0)
w, h = template.shape[::-1]

numpydata = asarray(template)
mean= np.mean(numpydata, axis=(0,1))

res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.6
loc = np.where( res >= threshold)

for pt in zip(*loc[::-1]):      
    cv2.rectangle(img, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (255,0,0), 2)

cv2.imshow("Detected Circle", img) 
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite('res.png',img)

这是我得到的：https://ibb.co/Rcg2gPk

【问题讨论】：

标签： python opencv computer-vision

【解决方案1】：

模板匹配通常是寻找对象的最坏情况。它可以提供一些原始成本价值，但不能提供整个解决方案

如果圆圈始终具有相同的强度。您可以使用 2 阈值函数仅寻找这种颜色，并精明地寻找边缘。

那么可能还有其他噪声，所以用轮廓函数测量2个阈值图像的梯度，这样只有轮廓距离正确的圆才是正确的匹配。

另一种方法是直接轮廓形状匹配，如此处所述OpenCV shape matching between two similar shapes 和https://www.youtube.com/watch?v=jvHT2eER7lU&ab_channel=JackyLe

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获取功能。你可以试试这里的方法

https://docs.opencv.org/master/d7/d4d/tutorial_py_thresholding.html

结合多个Simple Thresholding找到圆特征。