Python+OpenCV实现单个圆形孔和针检测

如果中间红色区域是针则可以用下面的代码检测,其阈值和斑点检测的参数根据图像像素值做相应修改

检测的主要思路是先通过找到外面的大圆,再通过圆心定位出一个ROI区域,在ROI区域中检测中心的检测对象

import os
import cv2
import numpy as np
import math

# 检测针脚位置
def needelCenter_detect(img):
    params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()
    # Setup SimpleBlobDetector parameters.
    # print('params')
    # print(params)
    # print(type(params))

    # Filter by Area.
    params.filterByArea = True
    params.minArea = 100
    params.maxArea = 10e3
    params.minDistBetweenBlobs = 50
    # params.filterByColor = True
    params.filterByConvexity = False
    # tweak these as you see fit
    # Filter by Circularity
    params.filterByCircularity = False
    params.minCircularity = 0.2
    # params.blobColor = 0
    # # # Filter by Convexity
    # params.filterByConvexity = True
    # params.minConvexity = 0.87
    # Filter by Inertia
    # params.filterByInertia = True
    # params.filterByInertia = False
    # params.minInertiaRatio = 0.01

    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Detect blobs.
    minThreshValue = 110
    _, gray = cv2.threshold(gray, minThreshValue, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    # gray = cv2.resize(gray, dsize=None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    # plt.imshow(gray)
    # cv2.imshow("gray",gray)

    # 找到距离原点(0,0)最近和最远的点

    detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)
    keypoints = detector.detect(gray)
    # print(len(keypoints))
    # print(keypoints[0].pt[0])
    # 如果这儿没检测到可能会出错
    if len(keypoints) == 0:
        print("没有检测到针角坐标,可能需要调整针角斑点检测参数")
        return keypoints

    else:
        print(len(keypoints))
        im_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(gray, keypoints, np.array([]), (255, 0, 0),
                                              cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

        # if keypoints is not None:

        color_img = cv2.cvtColor(im_with_keypoints, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        # 画出圆的圆心
        cv2.circle(color_img, (int(keypoints[0].pt[0]), int(keypoints[0].pt[1])), 5, (0, 255, 0), -1)
        cv2.imshow("color_img",color_img)
        # cv2.waitKey()

        return keypoints

# 检测连接器圆形位置
def circle_detect(image):
    # 灰度化
    circle_img = image.copy()
    gray = cv2.cvtColor(circle_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 输出图像大小,方便根据图像大小调节minRadius和maxRadius
    # print(image.shape)
    # 进行中值滤波
    img = cv2.medianBlur(gray, 3)

    # 针角圆心坐标
    out_x = 0
    out_y = 0

    # 霍夫变换圆检测
    circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 10e10, param1=100, param2=30, minRadius=10, maxRadius=100)
    # 如果没检测到会报错
    # 这种判断方式过于简单
    if circles is None:
        print("没有检测到连接器外圆")

    else:
        for circle in circles[0]:
            # 圆的基本信息
            # print(circle[2])
            # 坐标行列-圆心坐标
            out_x = int(circle[0])
            out_y = int(circle[1])
            # 半径
            r = int(circle[2])
            # 在原图用指定颜色标记出圆的边界
            cv2.circle(circle_img, (out_x, out_y), r, (0, 0, 255), 2)
            # # 画出圆的圆心
            cv2.circle(circle_img, (out_x, out_y), 3, (0, 255, 255), -1)

        # 记录外圆坐标
        out_xpoint = out_x
        out_ypoint = out_y

        # 只框出单个针角的位置区域
        step_center = 30
        step_rect = 60
        out_x -= step_center
        out_y -= step_center

        needleRect = image[out_y: out_y + step_rect, out_x: out_x + step_rect]
        # cv2.imshow("needleRect", needleRect)

        # 根据检测到的圆形连接器中心找针角位置
        centerPoint = needelCenter_detect(needleRect)

        if len(centerPoint) == 0:
            print("调整位置")
        else:
                # 将针角的坐标原还至原图
            in_x = int(centerPoint[0].pt[0])
            in_y = int(centerPoint[0].pt[1])
            in_x +=   out_x
            in_y +=   out_y

            # 画出针角的圆心
            cv2.circle(circle_img, (in_x, in_y), 3, (0, 255, 0), -1)

            # 计算两者的距离
            # 假设通过标定其一个像素代表0.0056mm
            DPI = 0.00568
            dis = math.sqrt(math.pow(out_xpoint - in_x,2) + math.pow(out_ypoint - in_y,2))
            print("两者相互之间的距离为(mm):", dis*DPI)

            cv2.imshow("image",circle_img)
            cv2.waitKey(1)

if __name__ == "__main__":

    # # 测试0 如果是小图  需要将检测程序中的cv2.waitKey(1)修改为cv2.waitKey()不然看到图片
    # image = cv2.imread("images/CircleLinker/CLinker01.jpg")
    # # cv2.imshow("show",image)
    # # cv2.waitKey()
    # roi = image
    # circle_detect(roi)

    # 测试1 从原图中换到连接器位置
    image = cv2.imread("SingleImages/src/single.jpg")
    # cv2.imshow("show",image)
    # cv2.waitKey()
    # 如何准确找到圆形连接器 ---》用yolo训练后能准备找到
    roi = image[1800:2300, 1800:2300 ]
    # cv2.imshow("show",roi)
    # cv2.waitKey()
    circle_detect(roi)

    # # 测试2 如果是小图  需要将检测程序中的cv2.waitKey(1)修改为cv2.waitKey()不然看到图片
    # image = cv2.imread("SingleImages/single04.jpg")
    # # cv2.imshow("show",image)
    # # cv2.waitKey()
    # roi = image
    # circle_detect(roi)

    # # 测试3 检测文件夹下所有图片
    # path = r"D:\BUFFER\Pycharm\ZhenJiaoDect\SingleImages"
    # for filename in os.listdir(path):  # listdir的参数是文件夹的路径
    #     filenames = path + '\\' + filename
    #     # print(filenames)
    #     img_orig = cv2.imread(filenames, 1)
    #     print(filenames)
    #
    #     if img_orig is None:
    #         print("Warning: No Pictures")
    #     else:
    #         circle_detect(img_orig)

    # # # 测试4 打开相机测试
    # # 需要将检测程序中的cv2.waitKey()修改为cv2.waitKey(1)
    # # 否则看到不视频实时检测结果
    # capture = cv2.VideoCapture(0)
    #
    # while (True):
    #     # 获取一帧
    #     ret, frame = capture.read()
    #     circle_detect(frame)
    #
    #     # cv2.imshow('frame', frame)
    #
    #     if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
    #         break

以上就是Python+OpenCV实现单个圆形孔和针检测的详细内容,更多关于Python OpenCV圆形孔检测的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • Python+OpenCV实现图片中的圆形检测

    效果展示 中心的三个没检测到 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt w = 20 h = 5 params = cv2.SimpleBlobDetector_Params() # Setup SimpleBlobDetector parameters. print('params') print(params) print(type(params)) # Filter by Area. params.filte

  • 如何基于OpenCV&Python实现霍夫变换圆形检测

    简述 基于python使用opencv实现在一张图片中检测出圆形,并且根据坐标和半径标记出圆.不涉及理论,只讲应用. 霍夫变换检测圆形的原理 其实检测圆形和检测直线的原理差别不大,只不过直线是在二维空间,因为y=kx+b,只有k和b两个自由度.而圆形的一般性方程表示为(x-a)²+(y-b)²=r².那么就有三个自由度圆心坐标a,b,和半径r.这就意味着需要更多的计算量,而OpenCV中提供的cvHoughCircle()函数里面可以设定半径r的取值范围,相当于有一个先验设定,在每一个r来说,在

  • Opencv检测多个圆形(霍夫圆检测,轮廓面积筛选)

    主要是利用霍夫圆检测.面积筛选等完成多个圆形检测,具体代码及结果如下. 第一部分是头文件(common.h): #pragma once #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/highgui.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; extern Mat src; void imageBasicInformation(Mat&am

  • C++利用Opencv实现多个圆形检测

    主要是利用霍夫圆检测.面积筛选等完成多个圆形检测,具体代码及结果如下. 第一部分是头文件(common.h): #pragma once #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/highgui.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; extern Mat src; void imageBasicInformation(Mat&am

  • Python OpenCV基于霍夫圈变换算法检测图像中的圆形

    目录 第一章:霍夫变换检测圆 ① 实例演示1 ② 实例演示2 ③ 霍夫变换函数解析 第二章:Python + opencv 完整检测代码 ① 源代码 ② 运行效果图 第一章:霍夫变换检测圆 ① 实例演示1 这个是设定半径范围 0-50 后的效果. ② 实例演示2 这个是设定半径范围 50-70 后的效果,因为原图稍微大一点,半径也大了一些. ③ 霍夫变换函数解析 cv.HoughCircles() 方法 参数分别为:image.method.dp.minDist.param1.param2.mi

  • Python+OpenCV实现单个圆形孔和针检测

    如果中间红色区域是针则可以用下面的代码检测,其阈值和斑点检测的参数根据图像像素值做相应修改 检测的主要思路是先通过找到外面的大圆,再通过圆心定位出一个ROI区域,在ROI区域中检测中心的检测对象 import os import cv2 import numpy as np import math # 检测针脚位置 def needelCenter_detect(img): params = cv2.SimpleBlobDetector_Params() # Setup SimpleBlobDe

  • python+opencv识别图片中的圆形

    本文实例为大家分享了python+opencv识别图片中足球的方法,供大家参考,具体内容如下 先补充下霍夫圆变换的几个参数知识: dp,用来检测圆心的累加器图像的分辨率于输入图像之比的倒数,且此参数允许创建一个比输入图像分辨率低的累加器.上述文字不好理解的话,来看例子吧.例如,如果dp= 1时,累加器和输入图像具有相同的分辨率.如果dp=2,累加器便有输入图像一半那么大的宽度和高度. minDist,为霍夫变换检测到的圆的圆心之间的最小距离,即让我们的算法能明显区分的两个不同圆之间的最小距离.这

  • python opencv常用图形绘制方法(线段、矩形、圆形、椭圆、文本)

    最近学了下 python opencv,分享下使用 opencv 在图片上绘制常用图形的方法. 案例中实现了在图片中添加线段.圆形.矩形.椭圆形以及添加文字的方法,使用 opencv2 实现的. 实现方法 1)画线段 cv.line 在图片中绘制一段直线 # 绘制线段 # 参数1:图片 # 参数2:起点 # 参数3:终点 # 参数4:BGR颜色 # 参数5:宽度 cv2.line(img, (60, 40), (90, 90), (255, 255, 255), 2); 参数说明 参数 值 说明

  • Python Opencv实现图像轮廓识别功能

    本文实例为大家分享了python opencv识别图像轮廓的具体代码,供大家参考,具体内容如下 要求:用矩形或者圆形框住图片中的云朵(不要求全部框出) 轮廓检测 Opencv-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓. import cv2 img = cv2.imread('cloud.jpg') # 灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, binary = cv2.th

  • python+opencv实现动态物体识别

    注意:这种方法十分受光线变化影响 自己在家拿着手机瞎晃的成果图: 源代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Sep 27 15:47:54 2017 @author: tina """ import cv2 import numpy as np camera = cv2.VideoCapture(0) # 参数0表示第一个摄像头 # 判断视频是否打开 if (camera.isOpened()

  • python opencv之SURF算法示例

    本文介绍了python opencv之SURF算法示例,分享给大家,具体如下: 目标: SURF算法基础 opencv总SURF算法的使用 原理: 上节课使用了SIFT算法,当时这种算法效率不高,需要更快速的算法.在06年有人提出了SURF算法"加速稳定特征",从名字上来看,他是SIFT算法的加速版本. (原文) 在SIFT算法当中使用高斯差分方程(Difference of Gaussian)对高斯拉普拉斯方程( Laplacian of Gaussian)进行近似.然而,SURF使

  • python opencv如何实现图片绘制

    这篇文章主要介绍了python opencv如何实现图片绘制,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 点和圆 : circle(img,center,radius,color,thickness=None,lineType=None,shift=None).各参数意义及作用如下. img:待画圆所在的图像. center:待画圆的圆心坐标. radius:待画圆的半径. color:待画圆的边框颜色,颜色格式为bgr格式.就是通道值 th

  • Python+OpenCV图像处理——图像二值化的实现

    简介:图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程. 普通图像二值化 代码如下: import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割. ret, binary = cv.threshold(gray

随机推荐