Python OpenCV – 无法检测到微小的“漏洞”(圆圈)

发布时间：2020-12-16 21:47:49 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我试图在图纸中检测“洞”,也就是说,它们不是圆圈,它们的大小各不相同.图像总是黑白的.只是试图解决这个问题,我从Python文档中拿了一个例子： import cv2from cv2 import *import numpy as npimg = cv2.imread('hole_test.jpg',0)img = cv2.medianBlur(img,5

我试图在图纸中检测“洞”,也就是说,它们不是圆圈,它们的大小各不相同.图像总是黑白的.只是试图解决这个问题,我从Python文档中拿了一个例子：

import cv2
from cv2 import *
import numpy as np

img = cv2.imread('hole_test.jpg',0)
img = cv2.medianBlur(img,5)
cimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

circles = cv2.HoughCircles(img,cv2.cv.CV_HOUGH_GRADIENT,1,5,param1=200,param2=100,minRadius=0,maxRadius=0)

circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0,:]:
    # pinpoint hole
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),2,(0,255),3)     
cv2.imshow('holes detected',cimg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

检测到的孔很少而且很远.有什么我可以做的来提高这个例子的准确性,或者这不是实现这个目标的最佳方法吗？

这是一个示例图像,只是为了显示我想要找到的“洞”的各种尺寸/形状.

示例2按要求

最佳答案

码

import cv2
import numpy as np

im = cv2.imread('holes2.jpg')

gray=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray=cv2.threshold(gray,20,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]
cv2.imshow('gray',gray)

contours,hierarchy = cv2.findContours(gray,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE   )

for cnt in contours:
    area = cv2.contourArea(cnt)
    if area<400:
        cv2.drawContours(im,[cnt],(255,0),2)

cv2.imshow('im',im)
cv2.waitKey()

（编辑：李大同）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!