import cv2
import os
import skimage.draw
import skimage.transform
import skimage.morphology
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import figure
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
export_parallel = True
use_graph = True# Исходные изображения с окружностями
images = [cv2.cvtColor(cv2.imread(f"data/circles/{image_path}"), cv2.COLOR_BGR2GRAY) for image_path in os.listdir("data/circles")]if use_graph:
for image in images:
figure(figsize=(32, 16), dpi=80)
plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2RGB))
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()
# Поиск окружностей любого радиуса через преобразование Хафа для исходного изображения.
if use_graph:
hough_circles = []
for index, image in enumerate(images):
print(min(*image.shape))
# 5 изображение убрано из-за чудовищно медленной обработки и съедания всех запасов RAM.
if index > 3:
break
radius = np.arange(0, min(*image.shape) // 2, 1)
circles = skimage.transform.hough_circle(image, radius)
hough_circles.append(circles)653
442
432
450
856
# Поиск окружностей любого радиуса через преобразование Хафа для исходного изображения.
if use_graph:
circles = []
for index in range(len(hough_circles)):
# 5 изображение убрано из-за чудовищно медленной обработки и съедания всех запасов RAM.
if index > 3:
break
hough = hough_circles[index]
image = cv2.cvtColor(images[index], cv2.COLOR_GRAY2RGB)
radius = np.arange(0, min(*image.shape[:2]) // 2, 1)
accums, cx, cy, rad = skimage.transform.hough_circle_peaks(hough, radius, threshold = 0.65 * np.max(hough))
for center_y, center_x, radius_local in zip(cy, cx, rad):
circy, circx = skimage.draw.circle_perimeter(center_y, center_x, int(round(radius_local)), shape=image.shape)
image[circy, circx] = (255, 0, 0)
figure(figsize=(32, 16), dpi=80)
plt.imshow(image)
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()
Белые окружности на чёрном фоне на 1 изображении распознались множество раз.
Все остальные изображения показали случайные результаты, так как на вход преобразования Хафа нужно подавать бинарное изображение.
radius = np.arange(20, 100, 10) # От 20 до 100 через 1
# Поиск окружностей заданного радиуса через преобразование Хафа для исходного изображения.
if use_graph:
hough_circles = []
for image in images:
print(min(*image.shape))
circles = skimage.transform.hough_circle(image, radius)
hough_circles.append(circles)653
442
432
450
856
# Поиск окружностей заданного радиуса через преобразование Хафа для исходного изображения.
if use_graph:
circles = []
for index in range(len(hough_circles)):
hough = hough_circles[index]
image = cv2.cvtColor(images[index], cv2.COLOR_GRAY2RGB)
accums, cx, cy, rad = skimage.transform.hough_circle_peaks(hough, radius, threshold = 0.65 * np.max(hough))
for center_y, center_x, radius_local in zip(cy, cx, rad):
circy, circx = skimage.draw.circle_perimeter(center_y, center_x, int(round(radius_local)), shape=image.shape)
image[circy, circx] = (255, 0, 0)
figure(figsize=(32, 16), dpi=80)
plt.imshow(image)
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()
Белые окружности на чёрном фоне на 1 изображении распознались в нужном диапазоне радиусов.
Все остальные изображения показали случайные результаты, так как на вход преобразования Хафа нужно подавать бинарное изображение. Аналогично предыдущему результату.
# Контуры изображений методом Кенни исходных изображений с окружностями
edges = [cv2.Canny(image, 50, 300) for image in images]if use_graph:
for image in edges:
figure(figsize=(32, 16), dpi=80)
plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2RGB))
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()
# Поиск окружностей любого радиуса от 20 через преобразование Хафа для контуров изображения.
if use_graph:
hough_circles = []
for image in edges:
print(min(*image.shape))
radius = np.arange(20, min(*image.shape) // 2, 1)
circles = skimage.transform.hough_circle(image, radius)
hough_circles.append(circles)653
442
432
450
856
# Поиск окружностей любого радиуса от 20 через преобразование Хафа для контуров изображения.
if use_graph:
circles = []
for index in range(len(hough_circles)):
hough = hough_circles[index]
image = cv2.cvtColor(images[index], cv2.COLOR_GRAY2RGB)
radius = np.arange(20, min(*image.shape[:2]) // 2, 1)
accums, cx, cy, rad = skimage.transform.hough_circle_peaks(hough, radius, threshold = 0.65 * np.max(hough))
for center_y, center_x, radius_local in zip(cy, cx, rad):
circy, circx = skimage.draw.circle_perimeter(center_y, center_x, int(round(radius_local)), shape=image.shape)
image[circy, circx] = (255, 0, 0)
figure(figsize=(32, 16), dpi=80)
plt.imshow(image)
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()
Алгоритм работает всё ещё Адски долго, но теперь выдаёт относительно адекватные результаты. Присутствует много шумов, как не изменяй значение threshold, а окружности распознаяются множество раз.
radius = np.arange(50, 400, 1) # От 50 до 400
# Поиск окружностей заданного радиуса через преобразование Хафа для контуров изображения.
if use_graph:
hough_circles = []
for image in edges:
print(min(*image.shape))
circles = skimage.transform.hough_circle(image, radius)
hough_circles.append(circles)653
442
432
450
856
# Поиск окружностей заданного радиуса через преобразование Хафа для контуров изображения.
if use_graph:
circles = []
for index in range(len(hough_circles)):
hough = hough_circles[index]
image = cv2.cvtColor(images[index], cv2.COLOR_GRAY2RGB)
accums, cx, cy, rad = skimage.transform.hough_circle_peaks(hough, radius, threshold = 0.5 * np.max(hough))
for center_y, center_x, radius_local in zip(cy, cx, rad):
circy, circx = skimage.draw.circle_perimeter(center_y, center_x, int(round(radius_local)), shape=image.shape)
image[circy, circx] = (255, 0, 0)
figure(figsize=(32, 16), dpi=80)
plt.imshow(image)
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()
Если выбрать радиус от 50 до 400 распознаются только самые большие окружности, и шумов будет меньше, но результат всё равно не удовлетворителен из-за колоссального дублирования. В skimage нет возможности отфильтровать центры по дистанции между собой, зато в OpenCV есть.