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我在 Python 3 中使用 OpenCV 来检测白场上的白/黑球并给出准确的（x，y，半径）和颜色。

我使用函数 cv2.Canny() 和 cv2.findContours() 来找到它，但问题是 cv2.Canny() 并不总是检测到圆的完整形状（大多数时候只有圆的 3/4）。因此，当我使用 cv2.findContours() 时，它不会将其检测为轮廓。

请参见 ：

图 1 和图 2

这是最重要的代码：

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edged = cv2.Canny(blurred, 10, 40) # 10 and 40 to be more perceptive
contours_canny= cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]

之后我使用： approx = cv2.approxPolyDP(contour,0.01*cv2.arcLength(contour,True),True)

所以，如果你能帮我找到一个很棒的解决方案！也许有一个功能可以完成圆形的形状，以便我可以检测到它？

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我建议您在使用精明检测之前应用一些中间颜色过滤。这将确保精明的边缘检测发生在球图像和场地之间定义明确的边界上。

这是一个 python 代码，它使用跟踪栏让您能够自定义颜色阈值：

cv2.namedWindow('temp')
cv2.createTrackbar('bl', 'temp', 0, 255, nothing)
cv2.createTrackbar('gl', 'temp', 0, 255, nothing)
cv2.createTrackbar('rl', 'temp', 0, 255, nothing)
cv2.createTrackbar('bh', 'temp', 255, 255, nothing)
cv2.createTrackbar('gh', 'temp', 255, 255, nothing)
cv2.createTrackbar('rh', 'temp', 255, 255, nothing)

bl_temp=cv2.getTrackbarPos('bl', 'temp')
gl_temp=cv2.getTrackbarPos('gl', 'temp')
rl_temp=cv2.getTrackbarPos('rl', 'temp')

bh_temp=cv2.getTrackbarPos('bh', 'temp')
gh_temp=cv2.getTrackbarPos('gh', 'temp')
rh_temp=cv2.getTrackbarPos('rh', 'temp')
thresh=cv2.inRange(frame,(bl_temp,gl_temp,rl_temp),(bh_temp,gh_temp,rh_temp))
于 2017-06-20T04:08:07.653 回答
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您可以使用 cv.HoughCircles 来估计最佳匹配的完整圆。球跟踪的好处是，无论摄像机角度如何，球总是会在图像中显示为一个圆圈。

于 2017-06-20T06:01:18.833 回答