应用概览

近期在测试设计的带方位点的圆点特征提取算法与传统的OpenCV的圆点提取算法，在标定应用上精度的差异，但是遇到了一个问题———加工厂商制作实心圆点标定板时搞错需求了，于是我拥有了两块如图所示的带方位点的圆点标定板。。。

除此之外还有一个问题在于，如果我要横向对比两种图案对于标定精度的影响，标定板的摆放姿态需要尽可能一致，因此需要通过图像处理的方式将图中的同心圆环进行填充，得到实心圆点

测试代码

代码为批量处理脚本，处理逻辑是现将图片进行自适应阈值处理，之后提取轮廓，对存在父轮廓的边缘（同心圆内圆）进行填充处理，实现将同心圆转换为实心圆点，该方法可以用在类似需要填充图形内部的需求场景中。

import cv2 as cv
import numpy as np
import os# 输入图像地址
input_data_directory = "./data"
# 输出图像地址
output_data_directory = "./output"array_of_img = []
# 批量文件读入函数
def read_directory(directory_name):for filename in os.listdir(r"./"+directory_name):array_of_img.append(filename)read_directory(input_data_directory)
# 图像处理部分
for filename in array_of_img:img_gray = cv.imread(input_data_directory + '/' + filename, 0)_, thresh = cv.threshold(img_gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_CCOMP, 2)# 找到内层轮廓并填充# hierarchy的形状为(1,6,4)，使用np.squeeze压缩一维数据，变成(6,4)hierarchy = np.squeeze(hierarchy)for i in range(len(contours)):# 存在父轮廓，说明是里层if (hierarchy[i][3] != -1):# -1表示填充cv.drawContours(img_gray, contours, i, (0, 0, 0), -1)cv.imwrite(output_data_directory + '/' + filename, img_gray)print("转换完成")

效果图

参考引用

在OpenCV中填充圆圈
python批量读取存储图片

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Python OpenCV 将同心圆环填充为实心圆

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