此示例說明如何自動檢測圖像中的圓形目標并可視化檢測到的圓。

步驟 1：加載圖像
讀取并顯示包含各種顏色的圓形塑料片的圖像。除了有大量要檢測的圓之外，從圓檢測的角度來看，此圖像還有一些有趣的特點：

有不同顏色的塑料片，它們相對于背景有不同對比度。一方面，藍色和紅色塑料片在此背景上形成強烈的對比。另一方面，一些黃色塑料片與背景的對比不明顯。

請注意一些塑料片重疊在一起，而另一些塑料片則靠得很近，幾乎互相接觸。對于目標檢測來說，場景中存在重疊的對象邊緣和對象遮擋通常具有挑戰性。

rgb = imread('coloredChips.png'); %加載圖像 imshow(rgb); title('coloredChips');

步驟 2：確定搜索圓的半徑范圍
使用 drawline 函數找到合適的圓半徑范圍。在塑料片的近似直徑上繪制一條線。

rgb = imread('coloredChips.png'); %加載圖像 imshow(rgb); title('coloredChips'); d = drawline; %使用 drawline 函數找到合適的圓半徑范圍 pos = d.Position; diffPos = diff(pos); diameter = hypot(diffPos(1),diffPos(2));

步驟 3：尋找圓的初步嘗試
imfindcircles 函數搜索符合半徑范圍的圓。搜索半徑在 20 到 25 個像素范圍內的圓。在此之前，最好要清楚對象是比背景亮還是比背景暗。要回答該問題，請看此圖像的灰度版本。

rgb = imread('coloredChips.png'); %加載圖像 subplot(1,2,1); imshow(rgb); title('coloredChips'); %d = drawline; %使用 drawline 函數找到合適的圓半徑范圍 % pos = d.Position; % diffPos = diff(pos); % diameter = hypot(diffPos(1),diffPos(2)); gray_image = rgb2gray(rgb); %轉為灰度圖像 subplot(1,2,2); imshow(gray_image); %顯示灰度圖像 title('coloredChips灰度圖');

背景相當亮，大多數塑料片比背景暗。但是，默認情況下，imfindcircles 會找到比背景亮的圓形目標。因此，在 imfindcircles 中將參數 ‘ObjectPolarity’ 設置為 ‘dark’ 以搜索較暗的圓。

>> [centers,radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','dark') %在 imfindcircles 中將參數 'ObjectPolarity' 設置為 'dark' 以搜索較暗的圓centers =[]radii =[]

請注意，輸出 centers 和 radii 為空，這意味著未找到圓。這種情況經常發生，因為 imfindcircles 是圓形檢測器，與大多數檢測器類似，imfindcircles 有內部檢測閾值決定其敏感度。簡而言之，這意味著檢測器對某個（圓形）檢測的信心必須大于某個水平，才將其視為有效檢測。imfindcircles 有參數 ‘Sensitivity’，可用于控制此內部閾值，從而控制算法的敏感度。較高的 ‘Sensitivity’ 值會將檢測閾值設置得較低，并導致檢測到更多圓。這類似于家庭安全系統中使用的運動檢測器的敏感度控制。

步驟 4：提高檢測敏感度
回到塑料片圖像，在默認敏感度水平下，可能所有圓都低于內部閾值，因此未檢測到圓。‘Sensitivity’ 是介于 0 和 1 之間的數字，默認設置為 0.85。將 ‘Sensitivity’ 提高到 0.9。

>> [centers,radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','dark', 'Sensitivity',0.9) %將 'Sensitivity' 設置為 0.9centers =146.1895 198.5824328.8132 135.5883130.3134 43.8039175.2698 297.0583312.2831 192.3709327.1316 297.0077243.9893 166.4538271.5873 280.8920radii =23.160422.571022.957623.735622.955122.999522.905523.0298

這次，imfindcircles 發現了一些圓 - 準確地說是八個。centers 包含圓心的位置，radii 包含這些圓的估計半徑。

步驟 5：在圖像上繪制圓
函數 viscircles 可用于在圖像上繪制圓。來自 imfindcircles 的輸出變量 centers 和 radii 可以直接傳遞給 viscircles。

rgb = imread('coloredChips.png'); %加載圖像 subplot(2,2,1); imshow(rgb); title('coloredChips');[centers,radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','dark', 'Sensitivity',0.9); subplot(2,2,2); imshow(rgb); h = viscircles(centers,radii); %在圖像上繪制靈敏度為0.9時找到的圓 title('靈敏度為0.9時找到的圓'); a1 = length(centers) %計算找到繪制靈敏度為0.9時的圓的個數[centers,radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','dark', 'Sensitivity',0.92); subplot(2,2,3); imshow(rgb); h = viscircles(centers,radii); %在圖像上繪制靈敏度為0.92時找到的圓 title('靈敏度為0.92時找到的圓'); a2 = length(centers) %計算找到繪制靈敏度為0.92時的圓的個數[centers,radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','dark', 'Sensitivity',0.95); subplot(2,2,4); imshow(rgb); h = viscircles(centers,radii); %在圖像上繪制靈敏度為0.95時找到的圓 title('靈敏度為0.95時找到的圓'); a3 = length(centers) %計算找到繪制靈敏度為0.95時的圓的個數%計算結果 a1 =8a2 =16a3 =22

步驟 6：使用第二種方法（兩階段）尋找圓
此方法的結果看起來更好。imfindcircles 有兩種不同尋找圓的方法。到當前為止，默認方法（稱為相位編碼方法）用于檢測圓。在 imfindcircles 中還可以使用另一種方法，通常稱為兩階段方法。使用兩階段方法并顯示結果。

rgb = imread('coloredChips.png'); %加載圖像 subplot(2,2,1); [centers,radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','dark', 'Sensitivity',0.9); imshow(rgb); h = viscircles(centers,radii); %用相位編碼方法在圖像上繪制靈敏度為0.9時找到的圓 title('相位編碼方法：靈敏度為0.9時找到的圓'); a1 = length(centers) %計算相位編碼方法找到繪制靈敏度為0.9時的圓的個數subplot(2,2,2); [centers,radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','dark', 'Sensitivity',0.9,'Method','twostage'); imshow(rgb); h = viscircles(centers,radii); %用兩階段方法在圖像上繪制靈敏度為0.9時找到的圓 title('兩階段方法：靈敏度為0.9時找到的圓'); a2 = length(centers) %計算兩階段方法找到繪制靈敏度為0.9時的圓的個數subplot(2,2,3); [centers,radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','dark', 'Sensitivity',0.92); imshow(rgb); h = viscircles(centers,radii); %用相位編碼方法在圖像上繪制靈敏度為0.92時找到的圓 title('相位編碼方法：靈敏度為0.92時找到的圓'); a3 = length(centers) %計算相位編碼方法找到繪制靈敏度為0.92時的圓的個數subplot(2,2,4); [centers,radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','dark', 'Sensitivity',0.92,'Method','twostage'); imshow(rgb); h = viscircles(centers,radii); %用兩階段方法在圖像上繪制靈敏度為0.92時找到的圓 title('兩階段方法：靈敏度為0.92時找到的圓'); a4 = length(centers) %計算兩階段方法找到繪制靈敏度為0.92時的圓的個數!%統計結果 a1 =8 %相位編碼方法找到繪制靈敏度為0.9時的圓的個數為8個a2 =22 %兩階段方法找到繪制靈敏度為0.9時的圓的個數為22個a3 =16 %相位編碼方法找到繪制靈敏度為0.92時的圓的個數為16個a4 =22 %兩階段方法找到繪制靈敏度為0.92時的圓的個數為22個

兩階段方法使用敏感度0.9和 0.92 檢測更多圓。一般來說，這兩種方法是互補的，因為它們有不同優點。相位編碼方法通常比兩階段方法更快，抗噪聲的穩定性稍強。但是，它也可能需要更高的 ‘Sensitivity’ 水平才能實現與兩階段方法相同數量的檢測。例如，如果 ‘Sensitivity’ 水平提高到 0.95，相位編碼方法也會找到相同的塑料片。

rgb = imread('coloredChips.png'); %加載圖像 subplot(1,2,1); [centers,radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','dark', 'Sensitivity',0.95); imshow(rgb); h = viscircles(centers,radii); %用相位編碼方法在圖像上繪制靈敏度為0.95時找到的圓 title('相位編碼方法：靈敏度為0.95時找到的圓'); a1 = length(centers) %計算相位編碼方法找到繪制靈敏度為0.95時的圓的個數subplot(1,2,2); [centers,radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','dark', 'Sensitivity',0.95,'Method','twostage'); imshow(rgb); h = viscircles(centers,radii); %用兩階段方法在圖像上繪制靈敏度為0.95時找到的圓 title('兩階段方法：靈敏度為0.95時找到的圓'); a2 = length(centers) %計算兩階段方法找到繪制靈敏度為0.95時的圓的個數%統計結果 a1 =22 %相位編碼方法找到繪制靈敏度為0.95時的圓的個數為22個a2 =22 %兩階段方法找到繪制靈敏度為0.95時的圓的個數為22個

請注意，imfindcircles 中的兩種方法都能準確找到部分可見（遮擋）塑料片的中心和半徑。

步驟 7：為什么有些圓仍檢測不到？
查看最后一個結果，很奇怪 imfindcircles 沒有在圖像中找到黃色塑料片。黃色塑料片與背景的對比不夠強烈。事實上，它們看起來和背景的強度非常相似。是不是黃色塑料片并沒有想象中的那樣比背景“更暗”？要確認這一點，請再次顯示該圖像的灰度版本。

步驟 8：在圖像中找到“明亮”的圓
查看圖像的灰度圖，可發現與背景相比，黃色塑料片的強度幾乎相同，甚至更亮。因此，要檢測黃色塑料片，請將 ‘ObjectPolarity’ 更改為 ‘bright’。

rgb = imread('coloredChips.png'); %加載圖像 subplot(1,2,1); [centers,radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','bright', 'Sensitivity',0.92); imshow(rgb); h = viscircles(centers,radii); %用相位編碼方法在圖像上繪制靈敏度為0.92時找到的圓 title('相位編碼方法：靈敏度為0.92時找到的圓'); a1 = length(centers) %計算相位編碼方法找到繪制靈敏度為0.92時的圓的個數subplot(1,2,2); [centers,radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','bright', 'Sensitivity',0.92,'Method','twostage'); imshow(rgb); h = viscircles(centers,radii); %用兩階段方法在圖像上繪制靈敏度為0.92時找到的圓 title('兩階段方法：靈敏度為0.92時找到的圓'); a2 = length(centers) %計算兩階段方法找到繪制靈敏度為0.92時的圓的個數%統計結果 a1 =3a2 =5

步驟 9：用不同顏色繪制 ‘Bright’ 圓
通過更改 viscircles 中的 ‘Color’ 參數，以不同顏色繪制明亮的圓。

h = viscircles(centers,radii,'Color','b'); %將上面程序中的代碼改為此代碼即可

請注意，找到了三個原先未檢測到的黃色塑料片，但仍有黃色塑料片未檢測到。這些黃色塑料片很難檢測到，因為在這種背景下，它們沒有呈現出與眾不同。

步驟 10：降低 ‘EdgeThreshold’ 的值
在這里還可以使用 imfindcircles 中的另一個參數，即 ‘EdgeThreshold’。要查找圓，imfindcircles 僅使用圖像中的邊緣像素。這些邊緣像素基本上是具有高梯度值的像素。‘EdgeThreshold’ 參數控制像素的梯度值必須有多高，才能將其視為邊緣像素并包含在計算中。該參數的高值（更接近 1）只允許包含強邊緣（較高梯度值），而低值（更接近 0）的寬容度更高，可在計算中包含較弱的邊緣（較低梯度值）。對于檢測不到黃色塑料片的情況，是因為對比度低，一些邊界像素（在塑料片的圓周上）預期具有低梯度值。因此，請降低 ‘EdgeThreshold’ 參數，以確保黃色塑料片的大多數邊緣像素都包含在計算中。

rgb = imread('coloredChips.png'); %加載圖像 subplot(1,2,1); [centers,radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','bright', 'Sensitivity',0.92,'EdgeThreshold',0.1); imshow(rgb); h = viscircles(centers,radii,'Color','b'); %用相位編碼方法在圖像上繪制靈敏度為0.92時找到的圓 title('相位編碼方法：靈敏度為0.92時找到的圓'); a1 = length(centers) %計算相位編碼方法找到繪制靈敏度為0.92時的圓的個數subplot(1,2,2); [centers,radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','bright', 'Sensitivity',0.92,'Method','twostage','EdgeThreshold',0.1); imshow(rgb); h = viscircles(centers,radii,'Color','b'); %用兩階段方法在圖像上繪制靈敏度為0.92時找到的圓 title('兩階段方法：靈敏度為0.92時找到的圓'); a2 = length(centers) %計算兩階段方法找到繪制靈敏度為0.92時的圓的個數%統計結果 a1 =5a2 =6

步驟 11：同時繪制“暗”和“亮”圓
現在 imfindcircles 找到了所有黃色圓，還找到了一個綠色圓。用藍色繪制這些塑料片，用紅色繪制之前發現的其他塑料片（‘ObjectPolarity’ 設置為 ‘dark’）。

用相位編碼法找到的所有圓

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rgb = imread('coloredChips.png'); %加載圖像 %subplot(2,2,1); [centers,radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','bright', 'Sensitivity',0.92); imshow(rgb); h = viscircles(centers,radii,'color','b'); %用相位編碼方法在圖像上繪制靈敏度為0.92時找到"亮"圓 title('相位編碼方法：靈敏度為0.92時找到的圓'); [centers,radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','dark', 'Sensitivity',0.92); h = viscircles(centers,radii); %找到"暗"圓 a1 = length(centers) %計算相位編碼方法找到繪制靈敏度為0.92時的圓的個數%統計個數 a1 =16

用兩階段法找到的圓

rgb = imread('coloredChips.png'); %加載圖像 %subplot(2,2,1); [centers,radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','bright', 'Sensitivity',0.92,'Method','twostage'); imshow(rgb); h = viscircles(centers,radii,'color','b'); %用兩階段方法在圖像上繪制靈敏度為0.92時找到"明"圓 title('兩階段方法：靈敏度為0.92時找到的圓'); [centers,radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','dark', 'Sensitivity',0.92,'Method','twostage'); h = viscircles(centers,radii); %找到"暗"圓 a2 = length(centers) %計算兩階段方法找到繪制靈敏度為0.92時的圓的個數%統計結果 a2 = 22

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的1.2 检测和测量图像中的圆形目标的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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