opencv - 检测斯诺克台球

Question

我正在使用 OpenCV 开始一个项目，以准确检测斯诺克球（台球）的位置和轮廓。

这些是球：

我已经尝试了一些算法，但无济于事。这是我到目前为止所做的：

- HoughCircles：这几乎不起作用。即使将参数调整到毫米分辨率也只能检测到几个球，并且无法准确检测到球的中心。

- Canny：在这里，如果球彼此不靠近，我只能检索球的轮廓。

-按颜色 HSV 的阈值：因为球不是一种颜色，所以这是行不通的。

我想尝试其他算法，如 HaarCascadeDetection 或 SURF。

你们怎么看？

Answer 1

我不是 100% 认为它会起作用，但试一试。我认为如果相机不动，您可以通过快速傅立叶变换来完成此操作。请查看http://en.wikipedia.org/wiki/Convolution_theorem。你应该做什么：

1. 我假设相机不动
2. 创建一个与图片大小相同的圆圈图案图像
3. 对图像和图片进行二维傅里叶变换
4. 将谐波乘以谐波变换
5. 进行逆变换
6. 找到具有最高强度的点

Answer 2

仅使用霍夫圆变换（在使用参数一段时间后）我得到了一些很好的结果。我想诀窍是结合使用足够小的 param2（以允许更多检测）和限制搜索半径（以过滤掉误报）。

circles = cv2.HoughCircles(img,cv2.cv.CV_HOUGH_GRADIENT,1,5, 
            param1=100,param2=10,minRadius=6,maxRadius=10)

我也删除了阴影，但我不确定你的情况是否需要它。这是一些测试结果。

Answer 3

我认为最好的选择是检查像素颜色是否在同一范围内 - 使用inrange函数（注意它需要 HSV 图像）。在这种情况下，球的中心可能只是一个光反射点（或非常接近该点的某个地方），通常是球的最亮点。

您也可以尝试扔掉表格（阈值或范围内），然后分析剩下的所有内容。