Détecter une forme circulaire à l'intérieur de l'image dans MATLAB

Quel est le moyen le plus rapide pour détecter ces formes circulaires dans une image?

Détecter une forme circulaire à l'intérieur de l'image dans MATLAB

Le rayon est toujours entre(80-100 mm). Arrière-plan est toujours blanc. Et le cercle sera toujours au centre.

J'ai essayé Hough Transformer mais je ne pouvais pas vraiment le faire fonctionner. Je suis nouveau à cela, et j'ai comme une sensation Hough Transformer est un overkill pour ce. Veuillez me suggérer la bonne approche pour ce faire.
Détecter une forme circulaire à l'intérieur de l'image dans MATLAB

Mise à JOUR

Voici ce que j'ai obtenu après application de la transformation de hough.

J'ai utilisé l'algorithme mentionné ici.

Voici le code à partir de la plus grande algorithme

% applying Hough Below
[accum, circen, cirrad] = ...
    CircularHough_Grd(gR, [89 93],...
    17.4, 13, 1);   % this executes in 0.72 sec

% Lets see what we got
imshow(gR);
hold on;
plot(circen(:,1), circen(:,2), 'r+');
for ii = 1 : size(circen, 1)
    rectangle('Position',[circen(ii,1) - cirrad(ii), circen(ii,2) - cirrad(ii), 2*cirrad(ii), 2*cirrad(ii)],...
        'Curvature', [1,1], 'edgecolor', 'b', 'linewidth', 1.5);
end
hold off;

Détecter une forme circulaire à l'intérieur de l'image dans MATLAB

Significative du cercle est le cercle au milieu.

Pouvez-vous s'il vous plaît montrer votre propre tente en premier?

OriginalL'auteur vvy | 2013-12-05

  1. 5

    Voici ce que je propose:

    1. convertir image en nuances de gris, l'amélioration de la "différence" du blanc"

    gimg = min( img, [], 3 );

    Détecter une forme circulaire à l'intérieur de l'image dans MATLAB

    2. Seuil d'enlever la partie blanche de la zone

    BW = im2bw( gimg, .4 );

    Détecter une forme circulaire à l'intérieur de l'image dans MATLAB

    3. Obtenez région et le centre de gravité porperties de régions de l'image

    st = regionprops( ~BW, 'Area', 'Centroid', 'PixelIdxList' );

    4. sélectionnez juste assez grandes régions

    sel = [st.Area] > numel(BW)*0.025; % at least 2.5% of image size
st = st(sel);

    5. calculer région de la distance au centre de l'image

    cntr = .5 * [size(BW,2) size(BW,1)]; % X-Y coordinates and NOT Row/Col
d = sqrt( sum( bsxfun(@minus,vertcat( st.Centroid ), cntr ).^2, 2 ) );

    6. choisissez la région la plus proche du centre de

    [mn idx] = min(d);

    7. Créer un masque

    res = false(size(BW)); 
res( st(idx).PixelIdxList ) = true;

    Détecter une forme circulaire à l'intérieur de l'image dans MATLAB

    Vous pouvez également envisager d'utiliser d'autres propriétés de la région (par exemple, 'Eccentricity') pour mieux rejeter les régions qui ne sont pas circulaires.

    Afin d'être certain que vous obtenez un cercle, vous pouvez vérifier pour voir que le ratio de la zone de maximum de rayon est élevé.
    C'est un $niper shot. Le cercle est de ne pas savoir quoi hit em. Il faut 0.04 sec seulement(trop moins par rapport à la transformation de hough chose que j'ai fait)! Comme prochaine étape, je vais placer le blanc imparfaite cercle à l'intérieur d'un carré et d'obtenir son centre et se rapprocher d'un mieux cercle, et de l'utilisation de ce cercle, comme un masque, puis essayer d'obtenir la couleur du cercle. Cette approche est-elle de droite? ou est-il un ready_made méthode pour faire cela ?
    jetez un oeil à regionprops et ce qu'il peut vous offrir. Dans mon code que vous avez déjà le centre du cercle dans 'Centroid' champ de st struct tableau. En fonction de la précision que vous vous aurez à trouver une méthode pour estimer le rayon du cercle. Si c'est la couleur que vous voulez, alors vous n'avez pas besoin d'estimer un cercle - le masque res est tout ce dont vous avez besoin: t = reshape( img, [], 3); c = mean( t(res,:), 1 ) vous donnera la moyenne de la couleur des pixels masqués.
    img, [], 3) lance Produit de dimensions connues, 3, pas divisible en nombre total d'éléments, 450800. d'erreur. Je pense que je vais avoir besoin de tronquer ou des trucs du img array pour faire de sa taille divisible par 3.
    si le nombre d'éléments de votre couleur l'image n'est pas divisible par 3, alors c'est bizarre: vous devriez avoir une 3ème dimension de la taille de 3 correspondant à R, G et B éléments de chaque pixel.

    OriginalL'auteur Shai

  2. 4

    Si votre matlab version est R2012a ou plus tard, la boîte à outils de traitement d'image comprend la fonction imfindcircles qui est utilisé pour détecter des cercles dans l'image. 

    filen='http://i.stack.imgur.com/pmBp1.jpg';  % your original image
I=imread(filen);

I=im2bw(I(:,:,3));  % convert to gray scale
Rmin=50;Rmax=100;  % circle radius range
[centersDark, radiiDark] = imfindcircles(I, [Rmin Rmax], ...
                                        'ObjectPolarity','dark','sensitivity',0.93)
imagesc(I),hold on
viscircles(centersDark, radiiDark,'LineStyle','--');hold off

    Le résultat:
    Détecter une forme circulaire à l'intérieur de l'image dans MATLAB

    En fait, cette fonction s'applique également Hough transformer, je pense que c'est similaire à la vôtre. Une chose que vous devez noter est, le seuil correspondant à la sensibilité de Hough a un grand impact sur le résultat de la détection. Trop grande sensibilité conduit à la détection de plus de cercles, dont la faiblesse ou partiellement obscurcie, au risque d'une hausse des taux de fausse détection, ce qui était exactement ce que vous avez obtenu.

    c'est tout à fait inutile. Voir de wy comment sur le temps de course.
    J'ai R2010a. Puis-je obtenir imfindcircles pour ma libération ? Combien de temps est-ce script prend pour obtenir le cercle?
    il devrait être inclus dans le traitement de l'imagerie boîte à outils puis. Je prend ~0,7 s pour mettre en œuvre imfindcircles, tandis que ~0,05 s pour regionprops. Donc, si vous avez une énorme quantité d'images à traiter, la vitesse peut être beaucoup plus lent.

    OriginalL'auteur lennon310