opencv-python寻找牛顿环的圆心和指定圆的半径

Question

最近在使用opencv-python处理一个物理实验的结果——牛顿环图像的识别。我想实现的功能是识别出图像中圆环的圆心和每一个圆，在这个实验中需要任取两个圆（比如从圆心向外找到的第1个圆和第11个圆），分别计算出两个圆形的直径在图片上对应的像素数。牛顿环图片分放大像和缩小像，特别是缩小项不好处理。有些图片的对比度比较暗，也需要考虑。

牛顿环放大像图片是这样的：

缩小像的：

我是从这个寒假开始才自学了一点opencv库的内容，发现cv2.HoughCircles方法可以实现霍夫变换-圆检测，调整参数能识别图像中的圆形，但是对于识别圆环来说还是不准确的。我自己也尝试了很多方法，包括查相关资料、询问gpt4，但是识别的效果都不理想。我从网上也查找了一些资料，有的说可能要涉及到机器学习，我就完全没有了解了。

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

我了解您的问题，下面我将为您提供一个可能的解决方案。

首先，我们可以使用cv2.HoughCircles方法来检测图像中的圆。但是，由于牛顿环的特殊性，可能需要进行一些预处理以提高检测的准确性。以下是一个可能的处理流程：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。

import cv2

image = cv2.imread('newton_rings.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

1. 对图像进行模糊处理，以减少噪音。

blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

1. 使用cv2.HoughCircles方法检测圆。

circles = cv2.HoughCircles(blurred, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1.2, minDist=50, param1=100, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

1. 遍历检测到的圆，计算每个圆的圆心和直径。

if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(image, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)
        cv2.rectangle(image, (x - 5, y - 5), (x + 5, y + 5), (0, 128, 255), -1)
        cv2.putText(image, f"Diameter: {2*r}px", (x, y - 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 2)

这些步骤是基本的处理流程，您可以根据实际情况进行调整和优化。希望这能帮助到您解决问题，如果您有任何疑问，请随时询问。

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