2015-04-19 5 views
1

Я пытаюсь обнаружить дорожные знаки округов, и у меня есть некоторые проблемы.Есть ли другие методы для обнаружения круга вокруг houghcircles

1.- Функция HoughCircles обнаруживает круги в сером изображении, однако с теми же параметрами, но изображение бинаризовано (круг по-прежнему отлично виден), он не обнаруживает ни одного круга, я не понимаю, но с бинаризованным изображением он терпит неудачу, любая идея, почему это связано с бинарными изображениями?

2, чтобы попытаться исправить то, что я положил параметр dp в 2, и изменил порог, в бинарном изображении теперь я обнаруживаю круги, но это также дает мне много ложных срабатываний, я не понимаю, что это является параметром dp или как его использовать

3.- Если вы скажете мне, что нет способа заставить его работать, я хотел бы знать, есть ли другой способ обнаружения кругов в изображении.

Большое спасибо за вашу помощь

+0

Если вы можете уменьшить извлеченную информацию о краях (например, до отдельных контуров), вы можете использовать обнаружение круга/эллипса ransac, как в моем втором ответе на это: http://stackoverflow.com/questions/20698613/detect-semi-circle- in-opencv/20706100 # 20706100 или проверить весь контур, чтобы быть кругом напрямую/полностью – Micka

+0

вы можете показать образцы изображений? – Micka

+0

http://stackoverflow.com/questions/24821280/find-circles-in-image-without-using-hough-transform –

ответ

0

Хью обычно хорошо работает с плохими данными - частичными или затененными кругами и шумом.

Но он чувствителен к параметрам настройки (макс, минимальный диаметр, количество голосов за результат).

Обычно вы можете запустить hough, чтобы найти все возможные круги, а затем изучить каждый возможный круг, например, путем проверки расстояния от центра до точек на окружности. Или вы можете посмотреть найденные диаметры круга, а затем уточнить свой диаметр/лоты для голосования, особенно если это видеопоток, и вы ожидаете, что круги будут похожи в будущем.

 Смежные вопросы

  • Нет связанных вопросов^_^