如何检测一个填充圆的网格？

Question

给定一个连接四棋盘的图像，我想识别并输出棋盘的状态（一个6乘7的矩阵）。我尝试的第一种方法是基于找到圆圈，然后在它们的质心中寻找网格模式。

这是我正在使用的open-cv函数：

circles = cv2.HoughCircles(bw_im,
                               cv2.cv.CV_HOUGH_GRADIENT,
                               dp=DP,
                               minDist=MIN_DIST,
                               minRadius=MIN_RADIUS,
                               maxRadius=MAX_RADIUS)

我加入了非极大值抑制，但结果并不理想。

是否有比直接处理Hough圆更好的方法？也许有某种我不知道的“填充圆度”形态学操作。

这是一个示例输入图像：

您可以假设输入图像已被裁剪，并具有与上述类似的边距（我有另一段代码来处理此问题）。

- M.R.

---

为什么非得是圆形呢？分割出红色/黄色斑块并使用它们的质心可能更简单。 - MB-F

看一下cv2.inRange，例如这里，你可以先将图像转换为HSV格式，然后轻松地分割红色和黄色（以及最终的蓝色）。 - Miki

我建议使用HSV颜色空间，然后进行分割或轮廓检测等操作。 - Micka

Answer 1

如果Hough不是必需的，我建议按照这里描述的射线投射算法实现：https://en.wikipedia.org/wiki/Point_in_polygon

一般步骤如下：

1. 为红色圆圈创建掩码
2. 在间隔为y的x列上运行射线投射以确定红色的数量和位置
3. 重复步骤1和2以获取黄色

由于您正在使用RGB，颜色对比应该足以给您良好的结果。

- tenfishsticks

Answer 2

假设您的网格将保持其位置，最简单的方法是为每个插槽设置一个固定的感兴趣区域，并在每次更改时测量它们的色调值。

- Piglet