识别球的 HoughCircles 参数答案

【问题标题】：HoughCircles Parameters to recognise balls识别球的 HoughCircles 参数
【发布时间】：2012-07-01 20:19:57
【问题描述】：

通过将图像转换为灰度然后对其进行模糊处理后，我尝试使用以下参数应用霍夫圆变换：

CV_HOUGH_GRADIENT
dp = 1
min_dist = 1
param_1 = 70
param_2 = 100
min_radius = 0
max_radius = 0

这是我尝试过的众多图片之一： http://i.stack.imgur.com/JGRiM.jpg

但即使使用宽松的参数，算法也无法识别球。

（当我尝试使用在 GIMP 中创建的圆形图像时，效果很好）

【问题讨论】：

标签： opencv hough-transform

【解决方案1】：

我同意克日赫的观点。我让它毫不费力地工作：

cv::Mat img,img2;
std::vector<cv::Vec3f> circles;
img = cv::imread("JGRiM.jpg",1);
cv::bilateralFilter(img, img2, 15, 1000, 1000);
cv::cvtColor(img2, img2,CV_BGR2GRAY);
cv::HoughCircles(img2, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1,300,50, 10);
cv::circle(img2,cv::Point(circles[0][0],circles[0][1]),circles[0][2],cv::Scalar(126),2);
cv::imshow("test",img2);

cv::waitKey(0);
cv::imwrite("test.jpg",img2);
return 0;

祝你好运:)

【讨论】：

您能更详细地解释一下如何得出您的数字吗？我正在尝试做类似的事情，并想弄清楚如何计算最佳数字以适合我的解决方案。谢谢！
minDist = 300(px) 这样我们就只能找到一个圆（一个小的值会在球周围找到多个圆）。 minRad =10 所以我们避免计算小圆圈（噪音）。对于其他参数，我很幸运 :p（尽管这张图片对更改非常稳健）
谢谢！这很有帮助。双边滤波器呢？我一直试图在更多外行的讲话中找到对参数的良好解释。对此有何建议？

【解决方案2】：

首先检查图像的 Canny 输出。从这个 Canny 输出中，可以检测到具有非常小的 param_2 的球以及图像上的许多假圆。（我使用了例如 param_2 = 10，并使用指定的球心来消除错误的圆圈）

尝试帮助霍夫圆变换。任务是将球从其他元素中分割出来。在您的图像问题是线，您可以尝试使用颜色分割球。

【讨论】：

您能进一步解释一下您的方法吗？（如何提供指定的球心）。如果我在图像中间有一个球，占据了画面的 60% 到 70%。我将如何确定最佳参数？
您可以检测到所有具有非常低的 param_2 的圆圈。那会给你很多错误的圈子。然后，如果您大约知道该中心。你可以进行消除。只需遍历所有圆并删除它与指定中心近似值的距离大于某个增量。
啊，聪明！是的，这实际上很有帮助。