霍夫圆变换参数识别球

Question

在将一张图片转换为灰度图并进行模糊处理后，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

这是其中一张我尝试过的多张图片之一： http://i.stack.imgur.com/JGRiM.jpg

但即使放宽参数，算法也无法识别出球。

（当我尝试使用GIMP中创建的一个圆的图像时，它可以正常工作）

- user1493372

Answer 1

我同意krzych的看法。 我轻松地使用以下方法使其工作：

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;

Good luck :)

- Quentin Geissmann

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你能否详细解释一下你的数字是如何得出的？我正在尝试做类似的事情，想要弄清楚如何计算最适合我的解决方案的最佳数字。谢谢！ - jluzwick

minDist = 300像素，以便我们只找到一个圆（较小的值会在球周围找到多个圆）。 minRad = 10，以避免计数小圆圈（噪音）。 对于其他参数，我很幸运：）（尽管这张图片非常稳健，不易受到参数调整的影响） - Quentin Geissmann

谢谢！那非常有帮助。双边滤波器怎么样？我一直在尝试找到更通俗易懂的参数解释。对此有什么建议吗？ - jluzwick

Answer 2

首先检查您的图像的Canny输出。从这个Canny输出中，可以使用非常小的param_2检测到球，以及图像上的许多错误圆形。（例如，我使用了param_2 = 10，并指定了球心来消除错误圆形，它可以工作）

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

- krzych

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你能进一步解释一下你的方法论吗？（如何提供指定的球心）。如果我有一个大约在图像中央占据60到70％帧的球。我该如何确定最佳参数？ - jluzwick

你可以使用非常低的param_2检测所有圆形。这将给你很多误判的圆。然后，如果你大概知道中心位置，可以进行排除。简单地迭代所有圆并删除距离指定中心估计距离大于某个阈值的圆。 - krzych

啊，聪明！是的，那确实非常有帮助。 - jluzwick