机器视觉入门之路（六十，神奇的线图像第五变，找圆工具匹配识别实现）

本文主要是介绍机器视觉入门之路（六十，神奇的线图像第五变，找圆工具匹配识别实现），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

先看一幅图：

这本是一幅2448*2048（W*H）的图像，而我只截取了其下半截，这里边有近似圆的东西（岳云的铜锤），我们怎么找到它呢？是的，眼睛已经搞定，但是计算机还搞不定，我们如何让视觉与计算心照不宣？

首先，使用我们的找圆工具学习（learning）：

a，截取感兴趣区域；b，使用找圆工具找到圆心和半径以及其他。

第二幅图怎么变成黑白图了？是的，图像进行了二值化，大于灰度100，全为255白，否则，为0黑。然后，把我们的找圆工具拖上去，调整，穿越点全部跳出来了。（线工具的功劳!）好，拟合圆，下面显示了结果和使用到的参数：

以上是我们学习（learning）到的条件，够了吗？还缺什么？有什么不足？不知道！好，我们先捋一捋如何匹配：

1，整图以灰度100为门槛，二值化。2，让找圆工具在二值化整图中从左到右，从上到下依次比对穿越点及其拟合得到的半径。

3，直到比对成功。是的，最关键是第二步，找圆工具画500万次，拟合圆计算500万次，我的个神啊！测试后，电脑不动了，显然是挂了。我们能否只比对圆上线段内白（起点，终点）外黑？或者部分线段？或者部分计算？不需要画出找圆工具？是的，是这样，改进第二步如下：

a，因为有半径，所以要避开w-2*半径，h-2*半径区域。

b，因为计算机查找的速度远远大于计算的速度，所以要利用圆上线段（线图像起终点）相对圆心是固定不变的特性。

c，舍去圆上0246区域，只使用1357区域的圆上线图像。（64（8*8）条线图像，考察32（4*8）条）

d，不再二值化整图中画找圆工具。

e，取1357区域的10条连续线图像计算其穿越点与圆心关系，限定3个单位误差。

测试后效果出来了，大概2s，为了进一步扩大战果：再改进如下：

a，1357区域只考察16（4*4）条线图像，四个区域，每个区域8条线图像只取4条。

b，因为圆上有缺口，即线图像无穿越点，返回（0,0），在16（4*4）条线图像中要排除掉。

c，不足16条线，任意两条线的终点为黑，圆心为白，优先筛选。其次找5条连续线图像计算其穿越点与圆心关系，限定2.5个单位误差。

d，找出缺口方向。

实现后测试，进入500ms级。另外发现，图像二值化后，门槛值20失效了。现在回头，就知道我们来时学习（learning）到了什么条件。更新outer是需要的线图像终点，更新inner是需要的线图像起始点，更新关键点是第一线图像终点及最后一个线图像终点，关键缺口方向在64个穿越点中找出。下面贴出结果和代码：

第一步，加载关键点：

int binthreshold = Convert.ToInt32(textBoxBIN.Text);
//此处判断黑白
if (((int)圆半径) == 0) return;
string str1 = textBox1关键匹配点.Lines[0];
char[] separator = { ',' };
string[] splitstr1 = new string[2];
splitstr1 = str1.Split(separator);

Point temp1 = new Point((Convert.ToInt16(splitstr1[0])),
(Convert.ToInt16(splitstr1[1])));

str1 = textBox1关键匹配点.Lines[1];//
splitstr1 = str1.Split(separator);
Point temp2 = new Point((Convert.ToInt16(splitstr1[0])),
(Convert.ToInt16(splitstr1[1])));

第二步：整图二值化：

textBox3.Text = DateTime.Now.ToString();
/
globclonebuff = new byte[2048 * 2448];
for (int i = 0; i < 2048; i++)
for (int j = 0; j < 2448; j++)
{
int instead = i * 2448 + j;

globclonebuff[instead] = (glob_buffer8[instead] >= (byte)binthreshold ? (byte)255 : (byte)0);

}

DateTime dt=DateTime.Now;
textBox1.Text = dt.ToString();

PointF recordPt = new PointF();
int thres = Convert.ToInt32(tbThresforCirle.Text);
int CirR = (int)(gaugeCir.m_cirRoi.m_RoiCircle.m_Radius + gaugeCir.m_cirRoi.m_RoiCircle.m_tolerance +
15 + 2);

if (圆内点.Count == 0) return;

第三步：循环中优先考察关键点和圆心匹配：

for (int h = CirR; h < 2048 - CirR; h++)//活动范围0+r，2048-r//
{
for (int w = CirR; w < 2448 - CirR; w++)
{//拖动circlecaliper，重置他的位置
gaugeCir.m_cirRoi.m_RoiCircle.Drag(new PointF(w, h));//此处默认为255白
Point outpoint1 = new Point(); Point outpoint2 = new Point();
outpoint1.X = temp1.X - (int)(圆心x + 0.5) + w;
outpoint1.Y = temp1.Y - (int)(圆心y + 0.5) + h;
outpoint2.X = temp2.X - (int)(圆心x + 0.5) + w;
outpoint2.Y = temp2.Y - (int)(圆心y + 0.5) + h;
// int getval1 = (int)(globclonebuff[outpoint1.X + outpoint1.Y * 2448]) / 255;
int getval1 = (int)globclonebuff[outpoint1.X + outpoint1.Y * 2448] == 0 ? 0 : 1;
// int getval2 = (int)(globclonebuff[outpoint2.X + outpoint2.Y * 2448]) / 255;
int getval2 = (int)globclonebuff[outpoint2.X + outpoint2.Y * 2448] == 0 ? 0 : 1;
// int getval3 = Math.Abs((int)(globclonebuff[w + h * 2448]) / 255 - 1);//为255白=1
int getval3 = (int)globclonebuff[w + h * 2448] == 0 ? 1 : 0;
if (gb_dirCirle == getval1 &&//默认dir=0为黑
gb_dirCirle == getval2 && gb_dirCirle == getval3)//请考虑方向变化后dir
{

第四步：考察连续5个穿越点与圆心关系：

int jishuqi = 0;//圆内点和圆外点一一对应，为一线图像
PointF[] 圆内点1 = 圆内点.ToArray();//更新inner
PointF[] 圆外点1 = 圆外点.ToArray();//更新outer
// 求新内外点(ref 圆内点1, ref 圆外点1, w, h);
int telen = 圆内点1.GetLength(0);
for (int i = 0; i < telen; i++)
{
圆内点1[i].X = (float)(圆内点1[i].X - 圆心x + w);
圆内点1[i].Y = (float)(圆内点1[i].Y - 圆心y + h);
圆外点1[i].X = (float)(圆外点1[i].X - 圆心x + w);
圆外点1[i].Y = (float)(圆外点1[i].Y - 圆心y + h);
}
//直接调用函数ver2第三步

PointF[] BackResult = new PointF[telen];//

for (int i = 0; i < telen; i++)
{
PointF startxy = 圆内点1[i];
PointF endxy = 圆外点1[i];
if (startxy.X < 0 || startxy.X > 2448 - 1 ||
startxy.Y < 0 || startxy.Y > 2048 - 1 ||
endxy.X < 0 || endxy.X > 2448 - 1 ||
endxy.Y < 0 || endxy.Y > 2048 - 1) continue;
BackResult[i] = gaugeCir.DdaFindPtImprove(ref globclonebuff, 圆内点1[i], 圆外点1[i],
//thres, gb_dirCirle, new Size(2448, 2048));
//binthreshold
binthreshold, gb_dirCirle, new Size(2448, 2048));
//if (BackResult[i].X != 0 && BackResult[i].Y != 0)
//{
//jishuqi++;
float deltaX = (BackResult[i].X - w);
float deltaY=(BackResult[i].Y - h);
if (Math.Abs(Math.Sqrt(deltaX * deltaX +
deltaY * deltaY) - 圆半径) < 2.5)
{
jishuqi++; if (jishuqi >= 5) break;
}
else { i = telen; }
// }
}
if (jishuqi >= 5) //1357应该有32个样本点,此处使用16//考察5个201903291031
{
globMatchCirPt.X = w;
globMatchCirPt.Y = h;
h = 2048; w = 2448;
}
}
}} textBox2.Text = (DateTime.Now-dt).ToString();
gaugeCir.m_cirRoi.m_RoiCircle.Drag(new PointF((float)圆心x, (float)圆心y));//此处默认为255白
pictureBox1.Invalidate();