openCV：使用findContours检测圆

Question

我正在开发一个程序，我应该检测同一类型的形状，并用不同的颜色给每种类型上色。

我用cv2.findCountours然后cv2.approxPolyDP来检测每个形状。

程序检测任何8个边为圆的形状，因此我决定添加一些检查-我使用cv2.contourArea检查当前轮廓的面积，我还检查当前轮廓的cv2.minEnclosingCircle(cnt)面积。

如果它们相等，我们就有一个圆。

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('1.jpg')
gray = cv2.imread('1.jpg',0)

ret,thresh = cv2.threshold(gray,127,255,1)

contours,h = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_CCOMP,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

for cnt in contours:
    approx = cv2.approxPolyDP(cnt, .03 * cv2.arcLength(cnt, True), True)
    print len(approx)
    if len(approx)==3:
        print "triangle"
        cv2.drawContours(img,[cnt],0,(122,212,78),-1)
    elif len(approx)==4:
        print "square"
        cv2.drawContours(img,[cnt],0,(94,234,255),-1)
    elif len(approx)==8:
        area = cv2.contourArea(cnt)
        (cx, cy), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
        circleArea = radius * radius * np.pi
        print circleArea
        print area
        if circleArea == area:
            cv2.drawContours(img, [cnt], 0, (220, 152, 91), -1)


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

我打印了每一个区域，结果都不一样- 即使形状明显是圆形。

例如，对于同一个形状，minEnclosingCircle区域得到628.254637106，contour区域得到569。 另一个示例：2220.55512328用于minEnclosingCircle区域，2032.0用于contourmar区域。

我怎样才能正确计算这个面积？

我将感谢您的帮助！

我使用的图像：

以及检测到的形状：

Answer 1

我认为最好使用Hu矩检测圆：

https://en.wikipedia.org/wiki/Image_moment

可以使用opencv计算它们：

http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_descriptors.html

圆具有定义良好的力矩集：

https://users.cs.cf.ac.uk/Paul.Rosin/resources/papers/Hu-circularity-PR-postprint.pdf（第4页）

用这种方法定义的圆可以用来识别圆。

编辑：python中的Hu矩教程：

https://www.pyimagesearch.com/2014/10/27/opencv-shape-descriptor-hu-moments-example/

http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_contours/py_contour_features/py_contour_features.html

stackoverflow上的类似问题：

Shape recognition using Hu moments from OpenCV in Python

Answer 2

您应该检查计数器的凸度，而不是比较区域

elif len(approx)==8:
        k=cv2.isContourConvex(approx)
        if k:
        #now you select a circle

Answer 3

您可以尝试使用属于每个blob的某些属性。偏心度，坚固度，紧密度。。特征可以帮助你区分形状。

你可以在下拉链接（但C++）中找到一些信息，给你一些提示< /p>

https://github.com/mribrahim/Blob-Detection