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我有一個輪子的骨架圖像，繪製2,4或6個直徑。 我也有分支點座標。如何檢測鏤空圖像中圓的數量？
我想檢測不同車輪約2種方式：
- 計數圈內黑色區域
- 計數直徑繪製
在這兩種情況下，我不知道我怎麼能實現他們。
正如你所看到的，車輪是不完美的骨架，所以這是很難檢測的差異。
這是我使用爲骨架的代碼：
第一所有的i值化圖像的，我擴張然後縮略。
from skimage import io
import scipy
from skimage import morphology
import cv2
from scipy import ndimage as nd
import mahotas as mah
import pymorph as pm
import pymorph
complete_path = "wheel1.jpg"
gray = cv2.imread(complete_path,0)
print(gray.shape)
cv2.imshow('graybin',gray)
cv2.waitKey()
ret,thresh = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
imgbnbin = thresh
print("shape imgbnbin")
print(imgbnbin.shape)
cv2.imshow('binaria',imgbnbin)
cv2.waitKey()
element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(6,6))
graydilate = cv2.dilate(imgbnbin, element) #imgbnbin
graydilate = cv2.dilate(graydilate, element)
#graydilate = cv2.erode(graydilate, element)
cv2.imshow('dilate',graydilate)
cv2.waitKey()
#SKELETONIZE
out = morphology.skeletonize(graydilate>0)
skel = out.astype(float)
cv2.imshow('scikitimage',skel)
cv2.waitKey()
io.imsave('wheel.jpg', skel)
sk = skel
print(sk.shape)
原始圖片：
我解決了，w ith一個更好的骷髏（scikit形象是好的，但也mahotas圖書館）和檢索每個圖像的輪廓，我可以計算黑色區域，並認出一個2,4或6直徑的輪子！ – improc