使用Python OpenCV检测图像中的所有圆(光学标记识别) [英] Detect All Circles in an image (Optical Mark Recognition) using Python OpenCV

问题描述

我需要为我的高中假期项目做一个OMR检测系统(如果足够可靠，它可能在一定程度上被学校使用)，我对它做了相当多的研究，并尝试了从轮廓到模板匹配的一切方法，我觉得模板匹配工作很好，但它只能检测OMR表中许多圆圈中的一个圆圈，有人能帮我弄清楚如何检测OMR表中的多个(所有)圆圈(无论它们是否起泡)，OMR表及其各自的坐标，这对我来说就足够了。

我尝试的内容：

import numpy as np
import cv2

img = cv2.resize(cv2.imread('assets/omr_match1.jpg', 0), (0, 0), fx=0.2, fy=0.5)
template = cv2.resize(cv2.imread('assets/circle.jpg', 0), (0, 0), fx=0.2, fy=0.5)
h, w = template.shape

methods = [cv2.TM_CCOEFF, cv2.TM_CCOEFF_NORMED, cv2.TM_CCORR,
            cv2.TM_CCORR_NORMED, cv2.TM_SQDIFF, cv2.TM_SQDIFF_NORMED]

methods=methods[0] 
# This is one among the above which works perfectly

for method in methods:
    img2 = img.copy()

    result = cv2.matchTemplate(img2, template, method)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
    if method in [cv2.TM_SQDIFF, cv2.TM_SQDIFF_NORMED]:
        location = min_loc
    else:
        location = max_loc

    bottom_right = (location[0] + w, location[1] + h)
    cv2.rectangle(img2, location,bottom_right, 0, 1)
    cv2.imshow('Match', img2)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

#Circle.jpg

如上所示，只标记了一个随机圆圈，而不是所有圆圈。

推荐答案

开始：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt


img = cv2.imread('/path/tabela_circle.jpg', 0)

template = cv2.imread('/path/circle.jpg', 0)
h, w = template.shape

res = cv2.matchTemplate(img,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8
loc = np.where( res >= threshold)
for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(img, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2)

cv2.imwrite('res.png',img)

也只检测答案：

这篇关于使用Python OpenCV检测图像中的所有圆(光学标记识别)的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！