如何在OpenCV中过滤由重叠圆构成的轮廓

Question

我正在使用 OpenCV/C++ 框架，在一个基本上计算可以重叠的椭圆对象的程序上工作。

对图像进行阈值处理并找到所有对象的轮廓

我的下一步是排除不是由重叠椭圆组成的对象（我稍后会分割其余的）。

我最终得到了这些对象：

在此示例图像中，右侧的所有对象都是负数，而左侧的所有对象都是有效的。

我当前的过滤器主要排除对象isoperimetric quotient。 但是，由于我的对象具有不同的大小和噪声，我并不总是对这种方法感到满意。

理想情况下，我希望有一个额外的指标来提高我当前过滤器的效率。

由于我必须在许多轮廓上重复此分析，因此成本不应该很高。

我考虑过以下方法：

• 基于轮廓中连续点的所有三元组之间角度值的直方图？
• 在数学上拟合“多边形椭圆”（我不知道该怎么做）？
• 匹配freeman链？

但我确信我错过了一些更有效、更简洁的显而易见的东西。 你有什么建议吗， 谢谢你:)，

编辑： 正如雷吉斯正确地建议的那样，任何形状实际上都可以由足够数量的圆圈组成。 因此，为了使我的问题可解决，我将添加以下假设：

1. 不超过 16 个椭圆/对象。
2. 椭圆不能太平：长轴/短轴
3. 在一个对象中，最大椭圆的面积与最小椭圆的面积必须小于 10。

Answer 1

一种可能性是尝试：

1. 提取对象的轮廓
2. 沿轮廓等间距的采样点
3. 使用这些点来确定规则间距的方向（最好使用复数来表示该方向以避免环绕问题）
4. 使用这些方向计算规则间距的曲率
5. 基于此曲率的度量，例如寻找曲率样本超过 80% 在正确范围内的对象。

您期望看到的曲率图是一系列常数值（或者，如果形状是椭圆而不是圆形，则变化缓慢），从一个圆形变为另一个圆形时会突然间断。

如果您的图像有噪点，您可能希望先对曲率值进行低通滤波。

由圆形/椭圆形构成的形状大多在周边具有明显的曲率，而由直边构成的形状将具有低曲率的部分。

Answer 2

我怀疑任何形状都可以从足够大的重叠椭圆集合中创建出来，并且您的手上有一个定义不明确的问题。除非我误解了你的问题陈述。

Answer 3

您是否查看过Hough-Transformations 中的圆形和椭圆？甚至还有一个OpenCV implementation 可供圈子使用。这些转换必须应用于对象的轮廓。