Поиск окружности на изображении python

Обнаружение кругов находит множество применений в биомедицинских применениях, от обнаружения радужной оболочки до сегментации лейкоцитов. Применяемая методика аналогична той, которая используется для обнаружения линий, как обсуждалось в этой статье .

Основы обнаружения круга

Круг можно описать следующим уравнением:

Чтобы обнаружить круги, мы можем зафиксировать точку (x, y). Теперь нам нужно найти 3 параметра: a, b и r. Поэтому проблема в трехмерном пространстве поиска. Чтобы найти возможные круги, алгоритм использует трехмерную матрицу, называемую «Матрица накопителя», для хранения потенциальных значений a, b и r. Значение a (координата x центра) может варьироваться от 1 до строк, b (координата y центра) может варьироваться от 1 до столбцов, а r может варьироваться от 1 до maxRadius = ,

Ниже приведены шаги алгоритма.

• Инициализация матрицы накопителя: Инициализация матрицы строк измерений * cols * maxRadius с нулями.
• Предварительная обработка изображения: примените к изображению размытие, оттенки серого и детектор краев. Это сделано для того, чтобы круги выглядели как затемненные края изображения.
• Цикл по точкам: выбрать точку на изображении.
• Исправление r и прохождение циклов a и b: используйте двойной вложенный цикл, чтобы найти значение r, варьируя a и b в заданных диапазонах.

for a in range (rows):

for b in range (cols):

r = math.sqrt((xi — a) * * 2 + (yi — b) * * 2 )

Функция HoughCircles в OpenCV имеет следующие параметры, которые могут быть изменены в соответствии с изображением.

Detection Method: OpenCV has an advanced implementation, HOUGH_GRADIENT, which uses gradient of the edges instead of filling up the entire 3D accumulator matrix, thereby speeding up the process.
dp: This is the ratio of the resolution of original image to the accumulator matrix.
minDist: This parameter controls the minimum distance between detected circles.
Param1: Canny edge detection requires two parameters — minVal and maxVal. Param1 is the higher threshold of the two. The second one is set as Param1/2.
Param2: This is the accumulator threshold for the candidate detected circles. By increasing this threshold value, we can ensure that only the best circles, corresponding to larger accumulator values, are returned.
minRadius: Minimum circle radius.
maxRadius: Maximum circle radius.

Ниже приведен код для поиска кругов с использованием OpenCV на изображении выше.

import numpy as np

img = cv2.imread( ‘eyes.jpg’ , cv2.IMREAD_COLOR)

# Преобразовать в оттенки серого.

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

# Blur используя ядро 3 * 3.

gray_blurred = cv2.blur(gray, ( 3 , 3 ))

# Применить преобразование Хафа на размытое изображение.

cv2.HOUGH_GRADIENT, 1 , 20 , param1 = 50 ,

param2 = 30 , minRadius = 1 , maxRadius = 40 )

# Нарисуйте круги, которые обнаружены.

if detected_circles is not None :

# Преобразовать параметры круга a, b и r в целые числа.

for pt in detected_circles[ 0 , :]:

a, b, r = pt[ 0 ], pt[ 1 ], pt[ 2 ]

# Нарисуйте окружность круга.

cv2.circle(img, (a, b), r, ( 0 , 255 , 0 ), 2 )

# Нарисуйте маленький круг (радиус 1), чтобы показать центр.

cv2.circle(img, (a, b), 1 , ( 0 , 0 , 255 ), 3 )

Видео:[Python] Введение в распознавание контуров через OpenCVСкачать

OpenCV на python: поиск прямоугольников и эллипсов

Разобравшись с выделением контуров объектов на видео, перейдем к более сложной задаче — обнаружению прямоугольников и эллипсов. Более того, мы не только научимся находить их в кадре, но еще и сможем определять угол их наклона!

Хорошим примером использования подобных алгоритмов может стать ситуация, когда роботу нужно правильно ухватиться за предмет. Прямо как на картинке.

Если смотреть на цилиндр сверху, то он превратится в прямоугольник. Зная его координаты в кадре и угол наклона можно рассчитать поворот схвата манипулятора, чтобы правильно ухватиться за предмет.

Сегодня на уроке:

1. Функция OpenCV для поиска прямоугольников minAreaRect
2. Функция OpenCV для поиска эллипсов fitEllipse
3. Отсечение лишних контуров по площади
4. Вычисление угла поворота прямоугольника в OpenCV
5. Определение угла поворота прямоугольника в видеопотоке

Видео:Распознавание объектов на Python | Поиск объектов на изображении | TensorFlow, PixelLibСкачать

1. Функция OpenCV для поиска прямоугольников minAreaRect

В OpenCV имеется функция, которая пытается найти прямоугольник максимального размера, который может вписаться в заданный замкнутый контур. Надо заметить, что эта функция не определяет является ли контур прямоугольным, она пытается вписать в него прямоугольник оптимальным способом. Это важно!

контур — это контур, в который мы собираемся вписать прямоугольник (тип аргумента — Nx2 массив NumPy).

Напишем программу, которая найдет на картинке все прямоугольники. За основу возьмем код из предыдущего урока про поиск контуров.

Результат работы программы:

Видно, что алгоритм попытался вписать прямоугольники во вложенные мусорные контуры на самих объектах. Далее мы разберемся как с этим бороться.

Теперь попробуем тоже самое, но с эллипсами.

Видео:Подсчёт объектов на изображении Python | Компьютерное зрениеСкачать

2. Функция OpenCV для поиска эллипсов fitEllipse

Как и в случае minAreaRect, функция поиска эллипсов не сможет отличить на картинке объект с действительно эллиптическим контуром от квадрата. Она лишь пытается эллипс вписать в любой контур с количеством точек >=5.

контур — это контур, в который мы собираемся вписать прямоугольник (тип аргумента — Nx2 массив NumPy).

Слегка изменим предыдущую программу, убрав из неё minAreaRect и добавив fitEllipse.

необходимо для того, чтобы отсечь контуры с контурами меньше 5 точек. Результат работы программы:

Надо заметить, что эллипсы лучше пытаться вписать в округлые объекты, а прямоугольники в прямоугольные:) В противном случае, алгоритм может выдать неадекватные результаты.

Видео:Учим программу распознавать текст на картинках, видео, играх ▲ Python + OpenCV + TesseractСкачать

3. Отсечение лишних контуров по площади

Следующий шаг — разберемся с паразитными микроконтурами, которые мы обнаружили на объектах. Избавиться от них можно, вычислив площадь занимаемую этими контурами, а затем просто отсечь контуры с маленькой площадью.

Внесем в нашу программу модификацию:

Видео:Распознавание текста с изображения на Python | EasyOCR vs Tesseract | Компьютерное зрениеСкачать

4. Вычисление угла поворота прямоугольника в OpenCV

Наконец, вычислим углы наклона всех прямоугольников относительно горизонта. Здесь нам не понадобятся специальные функции OpenCV, достаточно будет простой математики.

Помним, что цветовые фильтры hsv_min и hsv_max нужно каждый раз настраивать под конкретный объект и освещение!

Запускаем программу, указав в ней в качестве исходного — изображение с макетными платами.

Ура! Работает. Ну и последний шаг — подключим видеопоток.

Видео:Изучение Python OpenCV / Урок #2 – Работа с изображениями и видеоСкачать

5. Определение угла поворота прямоугольника в видеопотоке

Помним про правильную настройку фильтров! Если всё сделано правильно, получится примерно это:

Видео:Урок #3 Python / Распознавание контуров OpenCVСкачать

Your browser does not support the video tag.
К размышлению

Итак, хорошая новость — мы умеем определять угол наклона прямоугольника. Плохая новость — мы не можем быть уверены, что в кадре именно прямоугольник! Та же ситуация с эллипсом. Попробуем разобраться с более продвинутыми методами детектирования геометрических объектов на следующих уроках!

Видео:Поиск объектов на видео с Python и TensorFlow с нуля, cтроим и обучаем нейросеть UNetСкачать

OpenCV в Python. Часть 4

Привет, Хабр! В этой статье я бы хотел рассказать как с помощью только OpenCV распознавать объекты, на примере игральных карт:

Видео:Применение модуля стереозрения SVCamСкачать

Введение

Допустим, у нас имеется следующее изображение с картами:

А также у нас имеются эталонные изображения каждой карты:

И теперь для того, чтобы детектировать каждую карту, нам необходимо написать три ключевые функции, которые:

• находит контуры всех карт;
• находит координаты каждой отдельной карты;
• распознаёт карту с помощью ключевых точек.

Видео:Поиск объектов на изображениях | Проекты по нейросетямСкачать

Нахождение контуров карт

Первым аргументом в данную функцию мы передаём изображение в оттенках серого, к которому применяем гауссово размытие, для того, чтобы было легче найти контуры карт. После этого с помощью функции threshold() мы преобразуем наше серое изображение в бинарное. Данная функция принимает первым параметром изображение, вторым — пороговое значение, третьим — это максимальное значение, которое присваивается значениям пикселей, превышающим пороговое значение. Из нашего примера следует, что любое значение пикселя, превышающее 215, устанавливается равным 255, а любое значение, которое меньше 215, устанавливается равным нулю. И последним параметром передаём метод порогового значения. Мы используем THRESH_BINARY(), который указывает на то, что значения пикселей, которые больше 215 устанавливаются в максимальное значение, которое мы передали третьим параметром. Данная функция возвращает два значения, где первое — это значение, которое мы передали в данную функцию вторым аргументом, а второе — чёрно-белое изображение, которое выглядит подобным образом:

Теперь мы можем найти контуры наших карт, где контур — это кривая, соединяющая все непрерывные точки, которые имеют одинаковый цвет. Поиск контуров осуществляется с помощью метода findContours(), где в качестве первого аргумента эта функция принимает изображение, вторым — это тип контуров, который мы хотим извлечь. Я использую cv2.RETR_EXTERNAL для извлечения только внешних контуров. К примеру, для того, чтобы извлечь все контуры используют cv2.RETR_LIST, а последний параметром мы указываем метод аппроксимации контура. Мы используем cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE, указывая на то, что все лишние точки будут удалены, тем самым экономя память. Например, если вы нашли контур прямой линии, то разве вам нужны все точки этой линии, чтобы представить эту линию? Нет, нам нужны только две конечные точки этой линии. Это как раз то, что и делает cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE.

Видео:Строим Нейронную Сеть для Распознавания Изображений за 20 минутСкачать

Нахождение координат карт

Данная функция принимает контуры, которые мы нашли в предыдущей функции, а также основное изображение в оттенках серого. Первым делом мы создаём словарь, где в роли ключа будет выступать название карты, а в роли значения координаты каждой карты. Далее мы проходимся в цикле по нашим контурам, где с помощью функции boundingRect() находим ограничительные рамки каждого контура: начальные x и y координаты, за которыми следуют ширина и высота рамки. Так получилось, что функция, которая искала контура, нашла аж 31 контур, хотя карт всего 4. Это могут быть незначительные контуры, которые мы дальше сортируем в условии, исходя из размера контура.

Теперь, зная координаты контура, мы можем вырезать по этим координатам каждую карту, что собственно мы и делаем в следующей строчке кода. Далее вырезанное изображение мы передаём в функцию find_features()(о ней мы поговорим ниже), которая опираясь на ключевые точки, возвращает нам название вырезанной карты. После этого добавляем всё в словарь.

Видео:Компьютерное зрение. Python. Поиск объектов на изображении. Mediapipe. Find face in the image. Test.Скачать

Распознавание карт

Как говорилось выше, распознавание карт будет осуществляться на основе ключевых точек. Ключевые точки — это интересные области изображения. Интересными участками называются такие участки, которые неоднородны. Например, это могут быть углы, так как там происходит резкое изменение интенсивности в двух разных направлениях. Если мы посмотрим на изображение ниже, а потом закроем глаза и попытаемся визуализировать этот образ, то мы вряд ли сможем увидеть что-то конкретное и особенное на этом изображении. Причина этого в том, что изображение не содержит никакой интересной информации:

Теперь закройте глаза и попытайтесь представить это изображение:

И вы увидите, что помните много деталей об этом образе. Причина этого в том, что на изображении много интересных областей. Теперь переходим к практике:

Для обнаружения ключевых точек я использую ORB, который мы инициализируем с помощью вызова функции ORB_create(), после чего мы находим ключевые точки и дискрипторы(которые кодируют интересную информацию в ряд чисел) для эталонной карты и для карты, которую мы вырезали из главного изображения. Вот, к примеру, как выглядят ключевые точки для короля:

📹 Видео

Градиентный алгоритм выделения контуров на изображенииСкачать

Урок №10. Распознавание и отслеживание объектов по форме. Beyond RoboticsСкачать

УРОК 2. Как сделать АВТОКЛИКЕР для Windows, Linux, macOS! Кликаем по изображениям! Python pyautogui!Скачать

Математика это не ИсламСкачать

Изучение Python OpenCV / Урок #8 – Распознавание номерных знаков и чтение ихСкачать

Распознавание объектов на Python / Глубокое машинное обучениеСкачать

Распознавание текста с картинки на Python | Оптическое распознавание символов TesseractСкачать