Использование Opencv и Hough. Преобразование круга для обнаружения кругов. (44).

Question

Как сейчас, мой школьный отпуск, я решил поднять некоторые навыки, таким образом, я пытаюсь научиться использовать функции OpenCV с визуальной студией C++, чтобы определить, как многие банки в картонной упаковке и должны были группой она 4 на 4.

Я попробовал различные демонстрационные коды, такие как «OpenCV найти: контур», согласование шаблонов (не работает хорошо, поскольку он не может обнаружить вращение верхней крышки)

Лучший способ, который я обнаружил, состоит в том, чтобы объединить Canny Edge Detection и Hough Transform Circle таким образом, чтобы результат вывода Canny Edge Detection мог быть входное изображение Круга преобразования Хафа, результат следующий.

К сожалению, не все круги обнаружена, и если я изменить

for (int i = 0; i < circles.size(); i++) в

for (int i = 0; i < 24; i++) // 24 is the no. of cans 

я получить выражение: вектор индекс выходит за пределы диапазона. Я не знаю, почему он только в состоянии обнаружить 21 кругов

Исходный код, как показано ниже: -

using namespace cv; 
using namespace std; 
Mat src, src_gray; 

int main() 
{ 
Mat src1; 

src1 = imread("cans.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR); 
namedWindow("Original image", CV_WINDOW_AUTOSIZE); 
imshow("Original image", src1); 


Mat gray, edge, draw; 
cvtColor(src1, gray, CV_BGR2GRAY); 

Canny(gray, edge,50, 150, 3); 
//50,150,3 

edge.convertTo(draw, CV_8U); 
namedWindow("Canny Edge", CV_WINDOW_AUTOSIZE); 
imshow("Canny Edge", draw); 
imwrite("output.jpg", draw); 


waitKey(500); 




/// Read the image 
src = imread("output.jpg", 1); 
Size size(932, 558);//the dst image size,e.g.100x100 
resize(src, src, size);//resize image 

/// Convert it to gray 
cvtColor(src, src_gray, CV_BGR2GRAY); 

/// Reduce the noise so we avoid false circle detection 
GaussianBlur(src_gray, src_gray, Size(9, 9), 2, 2); 

vector<Vec3f> circles; 

/// Apply the Hough Transform to find the circles 
HoughCircles(src_gray, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, src_gray.rows/8,200, 100, 0, 0); 

/// Draw the circles detected 
for (int i = 0; i < circles.size(); i++) 
{ 
    printf("are you um?\n"); 
    Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1])); 
    int radius = cvRound(circles[i][2]); 
    // circle center 
    circle(src, center, 3, Scalar(0, 255, 0), -1, 8, 0); 
    // circle outline 
    circle(src, center, radius, Scalar(255, 0, 255), 3, 8, 0); 
} 

// namedWindow("Hough Circle Transform Demo", CV_WINDOW_NORMAL); 
    imshow("Hough Circle Transform Demo", src); 
    line(src, Point(0, 288), Point(1024, 288), Scalar(225, 220, 225), 2, 8); 
    // middle line 
    line(src, Point(360, 0), Point(360, 576), Scalar(225, 220, 225), 2, 8); 
    //break cans into 4 by 4 
    line(src, Point(600, 0), Point(600, 576), Scalar(225, 220, 225), 2, 8); 
          //  x, y 
    imshow("Lines", src); 
    imwrite("lineoutput.jpg", src); 


    waitKey(0); 


    return 0; 
} 

Я также вручную печатал координаты для линий, чтобы сгруппировать их в 4 х 4. Что я должен изменить, чтобы у него не было ошибки в индексе и не удалось обнаружить все круги?

Answer 1

Хорошо, решил мой собственный вопрос. Изменен CV_BGR2GRAY на CV_RGB2GRAY, уменьшился размер файла, изменился кружок min Radius и применен другой порог, чтобы получить круги.