寻找圆形

相信很多朋友都使用过OpenCV自带的霍夫圆函数去寻找圆形，它虽然在一些情况下识别率不错，但参数较难调整，且容易误判，对硬件的速度要求也十分高，有时会让人十分头疼。
这里笔者给大家介绍一种很简单的方法去识别圆，如果背景简单的话会比霍夫圆好很多，最明显的就是速度提高了很多。这个只是笔者自己在一次机器人比赛里的经验，当时时间很紧，花了一晚上的时间写的小东西，这方法算不上算法，不过也有点意思，就分享一下。各位高人多多指教。

方法

从下边这个图可以看出，圆、矩形和三角形的边缘都有它们各自的特点，其中最为明显的是斜率的变化， 如果我们能找出来这几个图像的上边缘，并分割出来，就很容易根据斜率来判断它们哪个是圆形了。

步骤

1.将图像灰度化以及二值化，将简单背景去除
2.中值滤波去除椒盐噪声
3.从左上角开始对每一列进行扫描，找到第一个非0像素点，记录下其位置并扫描下一列
4.根据找出的每两个像素点之间横坐标x的距离，将三个区域分割开
5.对每一个区域进行斜率统计，这里的斜率统计是说，在每个区域内，从左到右依次计算相邻两个点之间的斜率，并相加起来得到总和与平均值
6.对比每个区域的总和与平均值就能找到圆形区域了

代码

可以说一晚上写的代码是真的很水很烂了，能跑没有bug已经是万幸。笔者编程水平较弱，仍在努力提高，各位看官见谅

//判断各个图像块的斜率
int temp_k = 0;
float x1 = 0, x2 = 0, y1 = 0, y2 = 0, k = 0, k_sum = 0, k_time = 0, k_div = 0, k_zero = 0;
if (first_obj.size() > 20 && temp_k == 0)
{
    for (int i = 0;i < first_obj.size() - 1;i++)
    {
        x1 = first_obj[i].x;
        y1 = first_obj[i].y;
        x2 = first_obj[i + 1].x;
        y2 = first_obj[i + 1].y;
        k = (y2 - y1) / (x2 - x1);
        if (abs(k) < 3)
        {
            k_sum = k + k_sum;
            ++k_time;
        }
        if (k == 0)
        {
            ++k_zero;
        }
    }
    k_div = k_sum / k_time;
    k_zero = k_zero / k_time;
    cout << "k_div " << abs(k_div) << endl;
    cout << "k_sum " << abs(k_sum) << endl;
    cout << "k_zero " << k_zero << endl;
    if (abs(k_div) < div4k && abs(k_sum) < sum4k && k_zero < zero4k)
    {
        temp_k = 1;
        Point2i P;
        int temp_i = (int)(first_obj.size() / 2);
        P = first_obj[temp_i];
        int R = (int)((first_obj[first_obj.size() - 1].x - first_obj[0].x) / 2);
        P.y = P.y + R;
        cout << "print " << R << endl;
        circle(show_frame, P, R, Scalar(155, 255, 255), 3, 8);
        if(P.x>=get1&&P.x<=get2) sendCoorFire(R, mySerialPort); 
    }
    else
    {
        k_time = 0;
        k_div = 0;
        k_sum = 0;
        k_zero = 0;
    }
}

这里截取了一小部分的代码，如果有兴趣的朋友可以到我的github上看。
kevin的github点这里

总结

这个比赛当时获得了三等奖，也是出乎我的意料，毕竟笔者只是花了两个晚上完成的机器人，能完成识别圆柱并且抓取的任务已经是相当出色了，对了，我的github上也有这个机器人的控制代码，是用arduino写的。