从纸张目标中检测圆圈和镜头

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我正在做一个小项目，我必须检测从给定纸张目标图像得分。类似于iPhone的TargetScan应用程序。

我正在使用openCV处理图像，基本上我有两个部分，一个是检测目标中的圆圈（使用Hough Circle变换效果很好），第二部分是检测镜头。我需要一些想法如何从给定图像中检测这些镜头。以下是圆形检测ON的示例图像（检测到圆圈的绿线和中心的红点）。 openCV的哪些算法可用于检测那些枝条？

这是另一个示例图像

image opencv image-processing computer-vision artificial-intelligence
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东西：

  1. 创建/清除图像掩码
  2. 二值化图像（通过一些强度阈值对黑白图像）
  3. 处理所有像素
  4. 计算在x,y方向上有多少相同颜色的像素 叫它wx,wy
  5. 检测圈子，镜头和中段 圆圈很薄所以wx或wy应该小于薄门槛而另一个应该更大。射击比较大所以展位wx和wy必须在射击直径范围内。中段是黑色和展位wx,wy高于所有阈值（你可以在这里计算平均点）。将此信息存储到掩码中
  6. 用面具信息重新着色图像
  7. 从找到的点计算圆心和半径 center是中段区域的平均点，现在处理所有绿点并计算半径。对所有找到的半径进行直方图，并按计数降序对其进行排序。如果不忽略这些点，计数应该与2*PI*r一致。
  8. 小组一起拍摄像素 因此分段或洪水填充重新着色每次击中以避免多次计算单次击球

我编写＃1 ..＃6以获得C ++的乐趣，这里是代码：

    picture pic0,pic1,pic2;
        // pic0 - source
        // pic1 - output
        // pic2 - mask
    int x,y,i,n,wx,wy;
    int r0=3;           // thin curve wide treshod [pixels]
    int r1a=15;         // shot diameter min treshod [pixels]
    int r1b=30;         // shot diameter max treshod [pixels]
    int x0,y0;          // avg point == center
    // init output as source image but in grayscale intensity only
    pic1=pic0;
    pic1.rgb2i();
    // init mask (size of source image)
    pic2.resize(pic0.xs,pic0.ys);
    pic2.clear(0);
    // binarize image and convert back to RGB
    for (y=r0;y<pic1.ys-r0-1;y++)
     for (x=r0;x<pic1.xs-r0-1;x++)
      if (pic1.p[y][x].dd<=500) // Black/White treshold <0,765>
           pic1.p[y][x].dd=0x00000000; // Black in RGB
      else pic1.p[y][x].dd=0x00FFFFFF; // White in RGB
    // process pixels
    x0=0; y0=0; n=0;
    for (y=r1b;y<pic1.ys-r1b-1;y++)
     for (x=r1b;x<pic1.xs-r1b-1;x++)
        {
        wy=1;   // count the same color pixels in column
        for (i=1;i<=r1b;i++) if (pic1.p[y-i][x].dd==pic1.p[y][x].dd) wy++; else break;
        for (i=1;i<=r1b;i++) if (pic1.p[y+i][x].dd==pic1.p[y][x].dd) wy++; else break;
        wx=1;   // count the same color pixels in line
        for (i=1;i<=r1b;i++) if (pic1.p[y][x-i].dd==pic1.p[y][x].dd) wx++; else break;
        for (i=1;i<=r1b;i++) if (pic1.p[y][x+i].dd==pic1.p[y][x].dd) wx++; else break;
        if ((wx<r0)||(wy<r0))       // if thin
         if ((wx>=r0)||(wy>=r0))    // but still line
            {
            pic2.p[y][x].dd=1;      // thin line
            }
        if (pic1.p[y][x].dd==0)     // black
         if ((wx>=r0)&&(wy>=r0))    // and thick in both axises
            {
            pic2.p[y][x].dd=2;      // middle section
            x0+=x; y0+=y; n++;
            }
        if (pic1.p[y][x].dd)        // white (background color)
        if ((wx>r1a)&&(wy>r1a))     // size in range of shot
         if ((wx<r1b)&&(wy<r1b))
            {
            pic2.p[y][x].dd=3;      // shot
            }
        }
     if (n) { x0/=n; y0/=n; }

    // add mask data (recolor) to output image
//  if (0)
    for (y=0;y<pic1.ys;y++)
     for (x=0;x<pic1.xs;x++)
        {
        if (pic2.p[y][x].dd==1) pic1.p[y][x].dd=0x0000FF00; // green thin line
        if (pic2.p[y][x].dd==2) pic1.p[y][x].dd=0x000000FF; // blue midle section
        if (pic2.p[y][x].dd==3) pic1.p[y][x].dd=0x00FF0000; // red shots
        }

    // Center cross
    i=25;
    pic1.bmp->Canvas->Pen->Color=0x0000FF;
    pic1.bmp->Canvas->MoveTo(x0-i,y0);
    pic1.bmp->Canvas->LineTo(x0+i,y0);
    pic1.bmp->Canvas->MoveTo(x0,y0-i);
    pic1.bmp->Canvas->LineTo(x0,y0+i);

我使用自己的图片类图片，所以一些成员是：

xs,ys图像大小（以像素为单位） p[y][x].dd是(x,y)位置的像素，为32位整数类型 clear(color) - 清除整个图像 resize(xs,ys) - 将图像调整为新分辨率

这是重新着色的结果

  • 绿色 - 薄圈
  • 蓝色中段
  • 红十字会（圆心）
  • 红色 - 射击

你可以看到它需要从子弹＃7，＃8进一步处理，而且你的图像在中段以外没有射击所以可能需要在中段以外进行射击检测的一些调整

[edit1]半径

// create & clear radius histogram
n=xs; if (n<ys) n=ys;
int *hist=new int[n];
for (i=0;i<n;i++) hist[i]=0;
// compute histogram
for (y=0;y<pic2.ys;y++)
 for (x=0;x<pic2.xs;x++)
  if (pic2.p[y][x].dd==1)   // thin pixels
    {
    i=sqrt(((x-x0)*(x-x0))+((y-y0)*(y-y0)));
    hist[i]++;
    }
// merge neigbour radiuses
for (i=0;i<n;i++)
 if (hist[i])
    {
    for (x=i;x<n;x++) if (!hist[x]) break;
    for (wx=0,y=i;y<x;y++) { wx+=hist[y]; hist[y]=0; }
    hist[(i+x-1)>>1]=wx; i=x-1;
    }
// draw the valid circles
pic1.bmp->Canvas->Pen->Color=0xFF00FF;  // magenta
pic1.bmp->Canvas->Pen->Width=r0;
pic1.bmp->Canvas->Brush->Style=bsClear;
for (i=0;i<n;i++)
 if (hist[i])
    {
    float a=float(hist[i])/(2.0*M_PI*float(i));
    if ((a>=0.3)&&(a<=2.1))
     pic1.bmp->Canvas->Ellipse(x0-i,y0-i,x0+i,y0+i);
    }
pic1.bmp->Canvas->Brush->Style=bsSolid;
pic1.bmp->Canvas->Pen->Width=1;
delete[] hist;

检测到的圈子都在洋红色......我觉得还不错。中段拧了一下。您可以计算平均半径步长并插入缺失的圆圈......

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