Определение круга с помощью преобразования Хафа

Я пытаюсь обнаружить круги с помощью преобразования hough.

введите описание изображения здесь

С моим текущим кодом я могу обнаружить тот, что ниже

введите описание изображения здесь

Но я хочу найти черную дыру внутри обнаруженного мною круга. однако изменение параметров метода houghcircle мне не помогло. Фактически обнаружены круги, которых нет.

введите описание изображения здесь

Также я попытался обрезать круг, который я нашел, и сделать еще одно преобразование в этой новой части, это тоже мне не помогло.

вот мой код

#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/opencv.hpp"  // needs imgproc, imgcodecs & highgui
using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    Mat src, circleroi;

    /// Read the image
    src = imread( "/Users/Rodrane/Documents/XCODE/test/mkedenemeleri/alev/delikli/gainfull.jpg", 2 );


    /// Convert it to gray
//    cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY );
       /// Reduce the noise so we avoid false circle detection
   GaussianBlur( src, src, Size(3, 3), 2, 2 );
   // adaptiveThreshold(src,src,255,CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,CV_THRESH_BINARY,9,14);
    vector<Vec3f> circles,circlessmall;
 //   Canny( src, src, 50  , 70, 3 );
       /// Apply the Hough Transform to find the circles
    HoughCircles( src, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, src.rows/8, 200, 100, 0, 0 );

    /// Draw the circles detected
    for( size_t i = 0; i < circles.size(); i++ )
    {
        Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][4]));
        int radius = cvRound(circles[i][5]);
        // circle center
     circle( src, center, 3, Scalar(0,255,0), -1, 8, 0 );
       //  circle outline
      circle( src, center, radius, Scalar(0,255,0), 3, 8, 0 );

         circleroi = src(Rect(center.x - radius, // ROI x-offset, left coordinate
                                        center.y - radius, // ROI y-offset, top coordinate
                                        2*radius,          // ROI width
                                        2*radius));



  //      imshow( "Hough Circle Transform Demo", circleroi );


}

  resize(src, src, Size(src.cols/2, src.rows/2));
//   threshold( circleroi, circleroi, 50, 255,CV_THRESH_BINARY );

  //  cout<<circleroi<<endl;
    imshow("asd",src);

   //    imwrite("/Users/Rodrane/Documents/XCODE/test/mkedenemeleri/alev/cikti/deliksiz.jpg",circleroi);


    waitKey(0);
    return 0;
}

Обновление: поскольку внутри используется canny, я вручную использую canny, чтобы увидеть, находит ли он круг или нет.

здесь хитрые результаты с Canny (src, src, 100, 200,3); введите описание изображения здесь

Спасибо


person Anar Bayramov    schedule 03.03.2015    source источник
comment
Вы пробовали без порога? HoughCircles внутренне использует хитрость ...   -  person Micka    schedule 03.03.2015
comment
на изображении нет порога. только размытие по Гауссу для освещения, но я его тоже отключил.   -  person Anar Bayramov    schedule 03.03.2015
comment
Не могли бы вы выложить изображение с дырочками, но без черных кружков. На первых двух изображениях я не вижу никаких черных дыр.   -  person kkuilla    schedule 03.03.2015
comment
Привет, проверьте первое изображение, это реальное изображение   -  person Anar Bayramov    schedule 03.03.2015
comment
Вы хотите обнаружить большую черную дыру в центре первого изображения или вы хотите обнаружить маленькие черные дыры на третьем изображении? Единственная черная дыра, которую я вижу на первом изображении, - большая в центре.   -  person kkuilla    schedule 03.03.2015
comment
Да, это тот, который я бы хотел обнаружить в центре изображения черную дыру.   -  person Anar Bayramov    schedule 03.03.2015
comment
Какие маленькие дырочки на третьем изображении? Какую цель выполняет третье изображение?   -  person kkuilla    schedule 03.03.2015
comment
Это проблема, когда я увеличиваю чувствительность, он находит круги, которые на самом деле не являются кругом.   -  person Anar Bayramov    schedule 03.03.2015
comment
Извините, на моем мобильном телефоне это выглядело так, как будто порог не был в комментарии ... вы пробовали оттенки серого без размытия / хитрости / порога?   -  person Micka    schedule 03.03.2015
comment
да я пробовал ничего не получилось.   -  person Anar Bayramov    schedule 04.03.2015


Ответы (1)


Вы устанавливаете один из HoughCircles параметров minDist = src.rows/8, который довольно велик. В документации объясняется:

minDist - минимальное расстояние между центрами обнаруженных кругов. Если параметр слишком мал, несколько соседних кругов могут быть обнаружены ложно в дополнение к истинному. Если он слишком большой, некоторые круги могут быть пропущены.

Метод не может вернуть и круг, который он нашел, и круг, который вам нужен, поскольку они имеют почти одинаковый центр (с точностью до src.rows/8), только разные размеры. Если вы установите maxRadius на значение около 30, чтобы исключить больший круг, получите ли вы желаемый меньший круг?

person Chris Culter    schedule 03.03.2015
comment
привет, я пробовал HoughCircles (src, круги, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, src.rows / 16 (32,64), 200, 100, 0, 30); и ни один из кругов на самом деле не найден - person Anar Bayramov; 03.03.2015
comment
Хм, может быть param2 слишком велик. Здесь стоит попробовать меньшие значения. Если это не сработает, вы можете отобразить результат edges из Canny(src, edges, 100, 200) и убедиться, что он в первую очередь находит край внутреннего круга. - person Chris Culter; 03.03.2015
comment
привет, позвольте мне обновить свой вопрос хитрыми результатами. - person Anar Bayramov; 03.03.2015