此示例說明如何自動(dòng)檢測(cè)圖像中的圓形目標(biāo)并可視化檢測(cè)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(cè)的圓之外，從圓檢測(cè)的角度來(lái)看，此圖像還有一些有趣的特點(diǎn)：

有不同顏色的塑料片，它們相對(duì)于背景有不同對(duì)比度。一方面，藍(lán)色和紅色塑料片在此背景上形成強(qiáng)烈的對(duì)比。另一方面，一些黃色塑料片與背景的對(duì)比不明顯。

請(qǐng)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(duì)于目標(biāo)檢測(cè)來(lái)說，場(chǎng)景中存在重疊的對(duì)象邊緣和對(duì)象遮擋通常具有挑戰(zhàn)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(shù)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(shù)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(shù)搜索符合半徑范圍的圓。搜索半徑在 20 到 25 個(gè)像素范圍內(nèi)的圓。在此之前，最好要清楚對(duì)象是比背景亮還是比背景暗。要回答該問題，請(qǐng)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(shù)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(zhuǎn)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(dāng)亮，大多數(shù)塑料片比背景暗。但是，默認(rèn)情況下，imfindcircles 會(huì)找到比背景亮的圓形目標(biāo)。因此，在 imfindcircles 中將參數(shù) ‘ObjectPolarity’ 設(shè)置為 ‘dark’ 以搜索較暗的圓。

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

請(qǐng)注意，輸出 centers 和 radii 為空，這意味著未找到圓。這種情況經(jīng)常發(fā)生，因?yàn)?imfindcircles 是圓形檢測(cè)器，與大多數(shù)檢測(cè)器類似，imfindcircles 有內(nèi)部檢測(cè)閾值決定其敏感度。簡(jiǎn)而言之，這意味著檢測(cè)器對(duì)某個(gè)（圓形）檢測(cè)的信心必須大于某個(gè)水平，才將其視為有效檢測(cè)。imfindcircles 有參數(shù) ‘Sensitivity’，可用于控制此內(nèi)部閾值，從而控制算法的敏感度。較高的 ‘Sensitivity’ 值會(huì)將檢測(cè)閾值設(shè)置得較低，并導(dǎo)致檢測(cè)到更多圓。這類似于家庭安全系統(tǒng)中使用的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)器的敏感度控制。

步驟 4：提高檢測(cè)敏感度
回到塑料片圖像，在默認(rèn)敏感度水平下，可能所有圓都低于內(nèi)部閾值，因此未檢測(cè)到圓。‘Sensitivity’ 是介于 0 和 1 之間的數(shù)字，默認(rèn)設(shè)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(shè)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(fā)現(xiàn)了一些圓 - 準(zhǔn)確地說是八個(gè)。centers 包含圓心的位置，radii 包含這些圓的估計(jì)半徑。

步驟 5：在圖像上繪制圓
函數(shù) viscircles 可用于在圖像上繪制圓。來(lái)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(shí)找到的圓 title('靈敏度為0.9時(shí)找到的圓'); a1 = length(centers) %計(jì)算找到繪制靈敏度為0.9時(shí)的圓的個(gè)數(shù)[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(shí)找到的圓 title('靈敏度為0.92時(shí)找到的圓'); a2 = length(centers) %計(jì)算找到繪制靈敏度為0.92時(shí)的圓的個(gè)數(shù)[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(shí)找到的圓 title('靈敏度為0.95時(shí)找到的圓'); a3 = length(centers) %計(jì)算找到繪制靈敏度為0.95時(shí)的圓的個(gè)數(shù)%計(jì)算結(jié)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(jié)果看起來(lái)更好。imfindcircles 有兩種不同尋找圓的方法。到當(dāng)前為止，默認(rèn)方法（稱為相位編碼方法）用于檢測(cè)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(jié)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(shí)找到的圓 title('相位編碼方法：靈敏度為0.9時(shí)找到的圓'); a1 = length(centers) %計(jì)算相位編碼方法找到繪制靈敏度為0.9時(shí)的圓的個(gè)數(shù)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(shí)找到的圓 title('兩階段方法：靈敏度為0.9時(shí)找到的圓'); a2 = length(centers) %計(jì)算兩階段方法找到繪制靈敏度為0.9時(shí)的圓的個(gè)數(shù)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(shí)找到的圓 title('相位編碼方法：靈敏度為0.92時(shí)找到的圓'); a3 = length(centers) %計(jì)算相位編碼方法找到繪制靈敏度為0.92時(shí)的圓的個(gè)數(shù)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(shí)找到的圓 title('兩階段方法：靈敏度為0.92時(shí)找到的圓'); a4 = length(centers) %計(jì)算兩階段方法找到繪制靈敏度為0.92時(shí)的圓的個(gè)數(shù)!%統(tǒng)計(jì)結(jié)果 a1 =8 %相位編碼方法找到繪制靈敏度為0.9時(shí)的圓的個(gè)數(shù)為8個(gè)a2 =22 %兩階段方法找到繪制靈敏度為0.9時(shí)的圓的個(gè)數(shù)為22個(gè)a3 =16 %相位編碼方法找到繪制靈敏度為0.92時(shí)的圓的個(gè)數(shù)為16個(gè)a4 =22 %兩階段方法找到繪制靈敏度為0.92時(shí)的圓的個(gè)數(shù)為22個(gè)

兩階段方法使用敏感度0.9和 0.92 檢測(cè)更多圓。一般來(lái)說，這兩種方法是互補(bǔ)的，因?yàn)樗鼈冇胁煌瑑?yōu)點(diǎn)。相位編碼方法通常比兩階段方法更快，抗噪聲的穩(wěn)定性稍強(qiáng)。但是，它也可能需要更高的 ‘Sensitivity’ 水平才能實(shí)現(xiàn)與兩階段方法相同數(shù)量的檢測(cè)。例如，如果 ‘Sensitivity’ 水平提高到 0.95，相位編碼方法也會(huì)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(shí)找到的圓 title('相位編碼方法：靈敏度為0.95時(shí)找到的圓'); a1 = length(centers) %計(jì)算相位編碼方法找到繪制靈敏度為0.95時(shí)的圓的個(gè)數(shù)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(shí)找到的圓 title('兩階段方法：靈敏度為0.95時(shí)找到的圓'); a2 = length(centers) %計(jì)算兩階段方法找到繪制靈敏度為0.95時(shí)的圓的個(gè)數(shù)%統(tǒng)計(jì)結(jié)果 a1 =22 %相位編碼方法找到繪制靈敏度為0.95時(shí)的圓的個(gè)數(shù)為22個(gè)a2 =22 %兩階段方法找到繪制靈敏度為0.95時(shí)的圓的個(gè)數(shù)為22個(gè)

請(qǐng)注意，imfindcircles 中的兩種方法都能準(zhǔn)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(cè)不到？
查看最后一個(gè)結(jié)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(duì)比不夠強(qiáng)烈。事實(shí)上，它們看起來(lái)和背景的強(qiáng)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(rèn)這一點(diǎn)，請(qǐng)?jiān)俅物@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(fā)現(xiàn)與背景相比，黃色塑料片的強(qiáng)度幾乎相同，甚至更亮。因此，要檢測(cè)黃色塑料片，請(qǐng)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(shí)找到的圓 title('相位編碼方法：靈敏度為0.92時(shí)找到的圓'); a1 = length(centers) %計(jì)算相位編碼方法找到繪制靈敏度為0.92時(shí)的圓的個(gè)數(shù)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(shí)找到的圓 title('兩階段方法：靈敏度為0.92時(shí)找到的圓'); a2 = length(centers) %計(jì)算兩階段方法找到繪制靈敏度為0.92時(shí)的圓的個(gè)數(shù)%統(tǒng)計(jì)結(jié)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(shù)，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(qǐng)注意，找到了三個(gè)原先未檢測(cè)到的黃色塑料片，但仍有黃色塑料片未檢測(cè)到。這些黃色塑料片很難檢測(cè)到，因?yàn)樵谶@種背景下，它們沒有呈現(xiàn)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(gè)參數(shù)，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(shù)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(jì)算中。該參數(shù)的高值（更接近 1）只允許包含強(qiáng)邊緣（較高梯度值），而低值（更接近 0）的寬容度更高，可在計(jì)算中包含較弱的邊緣（較低梯度值）。對(duì)于檢測(cè)不到黃色塑料片的情況，是因?yàn)閷?duì)比度低，一些邊界像素（在塑料片的圓周上）預(yù)期具有低梯度值。因此，請(qǐng)降低 ‘EdgeThreshold’ 參數(shù)，以確保黃色塑料片的大多數(shù)邊緣像素都包含在計(jì)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(shí)找到的圓 title('相位編碼方法：靈敏度為0.92時(shí)找到的圓'); a1 = length(centers) %計(jì)算相位編碼方法找到繪制靈敏度為0.92時(shí)的圓的個(gè)數(shù)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(shí)找到的圓 title('兩階段方法：靈敏度為0.92時(shí)找到的圓'); a2 = length(centers) %計(jì)算兩階段方法找到繪制靈敏度為0.92時(shí)的圓的個(gè)數(shù)%統(tǒng)計(jì)結(jié)果 a1 =5a2 =6

步驟 11：同時(shí)繪制“暗”和“亮”圓
現(xiàn)在 imfindcircles 找到了所有黃色圓，還找到了一個(gè)綠色圓。用藍(lán)色繪制這些塑料片，用紅色繪制之前發(fā)現(xiàn)的其他塑料片（‘ObjectPolarity’ 設(shè)置為 ‘dark’）。

用相位編碼法找到的所有圓

**

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(shí)找到"亮"圓 title('相位編碼方法：靈敏度為0.92時(shí)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(jì)算相位編碼方法找到繪制靈敏度為0.92時(shí)的圓的個(gè)數(shù)%統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù) 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(shí)找到"明"圓 title('兩階段方法：靈敏度為0.92時(shí)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(jì)算兩階段方法找到繪制靈敏度為0.92時(shí)的圓的個(gè)數(shù)%統(tǒng)計(jì)結(jié)果 a2 = 22

《新程序員》：云原生和全面數(shù)字化實(shí)踐50位技術(shù)專家共同創(chuàng)作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結(jié)

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?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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