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第11卷第16期2011年6月1671—1815201116-3698-05科学技术与工程ScienceTechnologyandEngineeringVol.11No.16June20112011Sci.Tech.Engng.一种基于OpenCV的多扇区圆检测方法矣昕宝1全海燕2许伶俐2西双版纳职业技术学院1西双版纳666100昆明理工大学信息工程与自动化学院2昆明650051摘要针对工业控制现场和生产流水线上对机器视觉的需求提出了一种基于OpenCV的多扇区圆检测方法。
首先对OpenCV做了简单介绍给出了多扇区圆检测的原理与检测步骤然后经过实验表明在较高的干扰下仍能将圆形准确无误的检测出来与随机Hough变换相比有较高的识别准确率和较小的计算开销。
关键词圆检测OpenCV多扇区Hough变换中图法分类号TP39141文献标志码A2011年3月3日收到3月8日修改第一作者简介矣昕宝1968—男彝族云南玉溪人讲师研究方向信号处理。
E-mailFeiyundsh126com。
在工业控制现场或生产流水线上常常需要检测设备运行状况或记录流水线上产品数目。
然而很多工业控制现场环境不适于人
作业流水线上靠人工清点产品数目又存在着效率低下且容易出错等诸多问题。
长期以来人们一直探索解决此类问题的方法。
计算机视觉的出现与发展给解决此类
问题带来了全新的视角。
通过实时采集图像利用图像检测技术即可让计算机完成识别与检测任务。
虽然计算机视觉技术已应用于不少领域但其识别检测效率始终是被研究的热点目前不少学者和研究单位仍致力于如何进一步提高圆检测正确率方面的研究。
OpenCV作为
开源的机器视觉库在图像检测中得到了广泛的应用。
1OpenCV简介OpenCV是一个基于BSD许可证授权
开源发行的跨平台
开源计算机视觉库于1999年由Intel建立现在由WillowGarage提供支持。
它由一系列C函数和少量C类构成同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口实现了图像处理和
计算机视觉方面的很多通用算法可以运行在Linux、Win-dows和MacOS操作系统上。
目前其最新版本22已发布。
OpenCV致力于真实世界的实时应用通过优化的C
代码的编写对其执行速度带来了可观的提升并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库IntegratedPerformancePrimitives获得更快的处理速度。
因此它被广泛用于人机互动、物体识别、图象分割、人脸识别、动作识别、运动跟踪、机器人等领域。
2多扇区圆检测原理21常用的圆检测方法圆形特征是自然界中的基本元素成功地从数字图像中检测与识别圆在机器视觉领域有着重要的意义。
人们相继提出了很多圆检测方法其中最基础使用最广泛的是基于Hough变换的圆检测技术。
但常规的Hough变换存有不少缺憾1于是很多改进的Hough变换圆检测技术被相继提出。
根据圆的特性研究学者们进行了广泛的研究提出了几何特征的圆检测方法、曲线拟合圆检测技术、梯度方向角的圆检测方法、基于共形几何代数与Radon变换的圆检测方法等多种检测技术2—5根据计算机图形学中圆的生成算法理论有人提出了亚像素圆检测方法6。
虽然圆检测算法很多且各自取的了一定的研究效果但目前还没有一种能将圆的识别与检测做到完美的算法7。
22多扇区圆检测模型与算法原理为进一步提高圆检测识别效率本文提出了一种多扇区圆检测方法。
在对数字图形进行圆检测前首先生成一个多扇区模板如图1所示。
图1多扇区圆检测模板该模板为一圆环点集规定圆环圆心o的正右方为x轴的正方向正上方为y轴的正方向那么圆环中的任意点可以用到横轴和纵轴的距离x、y表示为点xy将点xy与x轴正方向的夹角记为α。
根据xy的符号及点与x轴的夹角的正切值可将该模板划分为如下8个扇区。
扇区10π4x0y00tanα≤1扇区2π4π2x0y01tanα扇区3π23π4x0y0tanα≤1扇区43π4πx0y01tanα≤0扇区5π5π4x0y01tanα扇区65π43π2x0y00tanα≤1扇区73π27π4x0y0tanα≤1扇区87π42πx0y01tanα≤0。
设第i个扇区对应点集Mi。
当对数字图像进行圆检测时将模板坐标系作为图像的局部坐标系将模板的各个扇区分别与图像的对应区域执行相关运算设被检测图像与模板第i个扇区对应的区域用点集Ni表示那么Mi和Ni的相关值Ri可由如下公式求得。
Ri∑jpj1mij·niji12…8。
其中p表示点集中点数目mij表示Mi的第j个点nij表示Ni的第j个点。
在进行相关运算的同时计算点到两坐标轴的距离xy以及点与x轴正方向的夹角α的tanα为了计算方便可使用y/x的值代替tanα当点不满足扇区约束条件时当前扇区检测结束例如在执行第一扇区检测时从x轴正方向起按逆时针方向开始检测当点xy不满足x0y00tanα≤1时第一扇区检测结束开始第二扇区检测。
根据检测精度要求可设定一检测阈值η。
当相关值Ri≥η时令扇区检测结果si的值为1否则将其结果置为0然后计算各个扇区检测结果SS∑8i1siS最大可取值为8。
最后根据圆的判决门限ττ∈123…8来判决图形是否为圆。
若S≥τ则认为是圆否则认为不是圆根据需要可以以o为圆心r1r22为半径对圆进行重绘。
使用Hough变换检测圆时当参数空间超过两维时Hough变换的时间消耗和内存需求都急剧增大使用随机Hough变换RandomizedHoughTrans-formRHT无目标的采样会引入大量的无效累积同样会浪费大量的计算时间和存储空间8。
而本检测方法将不存在该问题根据算法原理可知对内存的需求几乎不变在进行检测时仅执行简单的数学运算不会带来大的计算开销。
在工程应用中干扰同时满足检测阈值η和判决门限τ的概率极小因此该算法具有较高的识别准确率具有很强的抗干扰能力。
同时该方法具有检测修复功能通过设定判据门限τ可以将由于噪声干扰而残缺的圆重新绘制进而起到修复功能。
23多扇区圆检测步骤根据多扇区圆检测原理基于OpenCV多扇区圆检测步骤如下1原始图像预处理。
首先对原始图像进行中996311期矣昕宝等一种基于OpenCV的多扇区圆检测方法值滤波然后进行二值化处理2对二值化图形进行边缘检测然后进行膨胀处理为多扇区圆检测做准备图2多扇区圆检测流程图3根据边缘检测的结果确定多扇区圆检测的阈值η和判决门限τη和τ的确定需要根据轮廓的周长和轮廓的残缺度进行测试估计一般情况下轮廓越清晰、周长越长η的取值越大轮廓的残缺度越小τ的取值越小4在步骤2的结果图上执行多扇区相关运算根据运算结果判断是否为圆5若检测结果不是圆在步骤二的结果图上滑动多扇区模板重复执行步骤4一次的步进量由具体情况决定若检测结果为圆滑动模板重复步骤4进行再检测。
若再次检测的结果为圆计算上次检测到圆的质心与本次检测到圆的质心间的距离若其距离小于某一设定值认为两次检测到的是同一个圆放弃本次检测结果根据需要决定是否重绘检测到圆若检测到不是圆滑动模板重复步骤4直至模板滑动到图像尾部。
本方法的检测流程图如图2所示。
3实验结果及分析为测试该多扇区圆检测方法的准确性对如图3所示的原始图像分别使用随机Hough变换和本方法进行圆检测与识别。
测试主机处理器为IntelRPentiumRT2390双核处理器主频186GHz内存1GB原始图片为640×480的装有100个小钢管的产品盒实验目的就是利用多扇区圆检测方法对产品盒中的小钢管进行识别统计。
使用
VC60开发环境通过调用OpenCV函数库使用C语言实现对多扇区圆检测方法的描述。
图3待检测源图像通过使用OpenCV函数库对源图像进行中值滤波、二值化、边缘提取、轮廓过滤和膨胀处理等预处理后得到预处理后的图像如图4所示。
图4预处理后图像0073科学技术与工程11卷对预处理后的图像进行多扇区圆检测后的结果如图5所示在进行试验中阈值设定为13判决门限设置为6检测出圆的数目为100个检测耗时123ms并对有残缺的圆进行了修复。
图5多扇区圆检测结果而使用随机Hough变换检测结果如图6所示检测出圆的数目为101个检测耗时514ms通过对比原图发现产生两次错误检测和一次漏检如图中绿色圆圈标记所示。
图6随机Hough变换检测结果通过实验发现虽然原始图像经过与处理后含有很大的干扰成分但使用多扇区圆检测方法仍然能将其中的圆准确无误的识别出来并对有残缺的圆进行了修复与
常用的随机Hough变换圆检测相比具有较高的识别准确率算法计算开销小耗时较少达到了通过计算机准确识别检测物体目的。
4结束语结合OpenCV使用本文提出的多扇区圆检测方法可以准确的识别出数字图像中圆形该方法具有较高的识别准确率在图像干扰较大情况下仍然将各个圆形无误的识别出来。
因此该方法用于工业现场或生产流水线通过机器视觉来达到监控识别的目的。
然而本方法还存有一些不足之处即使用本方法进行圆检测时要根据具体情况实验估计阈值和判决门限这将是本
论文以后继续研究的方向。
参考文献1LamWCYYuenSYEfficienttechniqueforcircledetectionusinghypothesisfilteringandHoughtransformIEEETransactionsonIm-ageandSignal—3002陈爱军李金宗一种基于几何特征参数的圆检测方法计算机工程200733523—253侯倩王冰贾强等曲线拟合法在圆检测中的应用研究煤炭工程200827688—904王小华谢君廷李本伍一种新的基于梯度方向角的圆检测算法机电工程200825330—325李茂宽关键基于共形几何代数与Radon变换的圆检测方法光
电工程201037472—766张成王昕史建卫等一种亚像素圆检测的新算法理论与研究200937314—177GuoSi-yuZhangXu-fangZhangFanAdaptiverandomizedhoughtransformforcircledetectionusingmovingWindowInternationalConferenceonMachineLearningandCyberneticsAmericaIEEECommunicationsSociety20093880—38858袁理曹智睿改进的随机Hough变换圆检测算法计算机应用2010301174—176107311期矣昕宝等一种基于OpenCV的多扇区圆检测方法AMethodforCircleDetectionUsingMulti-sectorBasedonOpenCVXIYin-baoQUANHai-yanXULing-liXishuangbannaVocationalTechnicalInstitute1Xishuangbanna666100PRChinaFacultyofInformationEngineeringandAutomationKunmingUniversityofScienceandTechnology2Kunming650500PRChinaAbstractAmethodofcircledetectionusingmulti-sectorbasedisputforwardonOpenCVforthedemandofmachinevisioninindustrialpracticeandassemblylineAbriefintroductionofOpenCVisgivenfirstlytheprinci-pleofthiscircledetectionandthedetectionstepsaredescribedindetailTheexperimentalresultsshowthatdetectcirclescorrectlyinahigherinterferenceComparedwithRandomizedHoughTransformRHTThismethodhashigherdetectionrateandhaslowercomputationaloverheadKeywordscircledetectionOpenCVmulti-sector柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠柠houghtransform上接第3692页4王建立吉桐伯加速度滞后补偿提高光电跟踪系统跟踪精度的方法光学精密工程2005136681—6855李文军赵金宇速度滞后补偿参数对光电伺服
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