圆形检测--轮廓检测法

本文编写了一种轮廓对比方法检测圆形，比霍夫检测更准确一些。
输入为路径，如果有圆，则返回圆的轮廓点，还可以画出来。
备注： cnt2 是圆的集合点，我事先把圆的集合点保存为了numpy格式，在调用就ok。

import numpy as np
import cv2def img_read(path):  #读图片，返回二值图image = cv2.imread(path)img_gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)   ret,th1 = cv2.threshold(img_gray,200,255,cv2.THRESH_BINARY)return th1
def img_erosion(image,k):   #图像腐蚀 增强线条 k为核大小kernel = np.ones((k,k),np.uint8)  erosion = cv2.erode(image,kernel,iterations = 1)
#    dilation = cv2.dilate(th1,kernel,iterations = 1)return erosion
def drawContours(image,counts): #根据点画出点图像color = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)dst = cv2.drawContours(color, counts, -1, (0,255,0), 2) cv2.imshow("dst", dst)cv2.waitKey(0)path="test_images/26.jpg"  #图片路径
#path2="test_images/20.jpg"
def circle(path): #检测圆，返回圆的列表img1=img_read(path)img_er=img_erosion(img1,3)    #图像增强img1,contours1,hierarchy1=cv2.findContours(img_er,cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)     #找轮廓点ret_list=[] #相似率cnt_list=[] #圆的点for contour in contours1:   cnt1 = contour     cnt2 = np.load("counts2.npy")ret = cv2.matchShapes(cnt1,cnt2,1,0.0)   #图片1与cnt2（标准圆的轮廓点）做匹配对比if ret<0.005: #阀值设置   #越小，则越像圆ret_list.append(ret)cnt_list.append(cnt1)
#    print(ret_list)drawContours(img1,cnt_list)   #画出图像return cnt_listcircle(path)   #运行程序

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