检测非常小的圆圈并获取其信息（Opencv）

Question

我试图检测如图所示的每个小圆圈（它是横截面图像中子午线轮胎的胎圈部分）并获取它们的信息（可选）。为了改进检测过程，我执行了一些图像处理步骤，包括中值模糊和二值阈值（一般二值阈值和逆二值阈值）。我正在使用 HoughCicle 变换来检测圆圈，但是我卡住了并且无法检测到它。

请问，有什么建议吗？非常感谢。

这是原始图像

裁剪后的图像（这是我要检测的圆圈出现的区域）

这是二进制图像输出，并将其裁剪以删除不必要的部分

因此，我试图从下图所示的二进制图像中检测每个圆圈，如红色标记所示。 最终预处理图像

我使用了以下代码

import cv2
import numpy as np
import os
import matplotlib.pyplot as plt

############# preprocessing ##################


img = cv2.imread('BD-2021.png')
median_5 = cv2.medianBlur(img, 5)  # median filtering 
image_masked = cv2.cvtColor(median_5, cv2.COLOR_BGR2GRAY)   # converting to grayscael
res,thresh_img=cv2.threshold(image_masked,230,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)  # inverse binary 
# res,thresh_img_b=cv2.threshold(image_masked,200,255,cv2.THRESH_BINARY)   # global binary 

height, width = thresh_img.shape
img_crop = thresh_img[int(0.7*height):height,:width] 

# reverse_thresh = cv2.cvtColor(thresh_img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

############# Hough circle detection ##################

c = cv2.HoughCircles(img_crop, cv2.HOUGH_GRADIENT,
                     minDist=2, dp=1, param1=70, 
                      param2=12, minRadius=0,maxRadius=5)
c = np.uint16(np.around(c))

for i in c[0,:]:
    # draw the outer circle
    cv2.circle(img,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
#     cv2.circle(reverse_thresh,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)

    # draw the center of the circle
    cv2.circle(img,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)
#     cv2.circle(reverse_thresh,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)



cv2.imshow('circle detected',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

，希望有任何建议？再次感谢您。

Answer 1

我建议使用斑点检测算法。该算法是 SIFT 描述符的第一部分，并且相当容易实现。斑点检测算法涉及使用高斯卷积拉普拉斯算子 (LoG) 来查找图片中的斑点，该卷积可近似为高斯差值。关于尺度空间以及如何实现斑点检测的一个很好的解释是 此处。