【MATLAB】椭圆检测（Ellipse Detection）算法（含代码）

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【MATLAB】椭圆检测（Ellipse Detection）算法（含代码）

2024-07-12 15:06| 来源: 网络整理| 查看: 265

椭圆检测（Ellipse Detection）算法零、写在前面（2023年4月10日）一、文献与代码二、使用与实例三、进阶使用四、其他bilibili相关视频

by 今天不飞了

圆的物体，在实际拍摄中由于种种原因可能会变成椭圆，用圆拟合就不够准确。这里分享一篇文献中椭圆检测的方法（代码使用方法）。在这里插入图片描述

零、写在前面（2023年4月10日）

我真的……为什么评论和私信还有人问我“求出来的椭圆在哪里呀？”你们到底在看什么。2.3分明写着“输出参数说明——ellipses是目标椭圆”，不知道椭圆数学表达式的就百度”

还有问“你这个代码能计算椭圆圆心吗？”，全篇都在检测椭圆，你猜呢？不懂就问可以，但毫不思考就问，是不是有点……

一、文献与代码下载 Arc support Line Segments Revisited An Efficient High-quality Ellipse Detection[文献下载 ] [源码下载 ]编译直接复制并修改（根据自己OpenCV和MATLAB路径版本等）这里假设你的文件都在D盘，OpenCV使用2.4.9版本，那么编译方式如下 % 编译C++源码供MATLAB调用 mex generateEllipseCandidates.cpp... -ID:\opencv2\build\include... % 请使用你的OpenCV路径 -ID:\opencv2\build\include\opencv... % 请使用你的OpenCV路径 -ID:\opencv2\build\include\opencv2... % 请使用你的OpenCV路径 -LD:\opencv2\build\x64\vc11\lib... % 请使用你的OpenCV路径 -ID:\MATLAB\extern\include... % 请使用你的MATLAB路径 -LD:\MATLAB\extern\lib\win64\microsoft... % 请使用你的MATLAB路径 -lopencv_core249... % 请使用你的OpenCV版本 -lopencv_highgui249... % 请使用你的OpenCV版本 -lopencv_imgproc249... % 请使用你的OpenCV版本 -llibmwlapack.lib % 注意：替换的时候，不要把前面的 -I,-L,-l 删了

如果觉得麻烦，可以在文末链接直接下载。（已编译且内置动态库）

二、使用与实例基本使用编译完之后就可以直接使用论文提供的测试代码LCS_ellipse.m，运行前记得修改文件路径（文件名）。主要函数有两个ellipseDetectionByArcSupportLSs.m，drawEllipses.m，也可以使用以下代码测试： % 这是论文自带的图片(可替换成你自己的） im = imread('.\pics\43.jpg'); % 论文检测椭圆的核心代码 [ellipses, ~, ~] = ellipseDetectionByArcSupportLSs(im, 120, 0.3, 0); % 输入输出后面会讲到 % 论文自带的显示结果的代码 drawEllipses(ellipses',im); 输入参数说明（除了第一个im，以外的三个）

Tac：椭圆完整度，测试代码如下（为了更人性化进行了修改，可自定义颜色，如有需要文末有下载地址）

%% 第一个参数 Tac im = imread('.\pics\test1.png'); Tacs = [90,180,190,270,300,350]; for k = 1:6 % Tr统一用0.1 [ellipses, L, posi] = ellipseDetectionByArcSupportLSs(im, Tacs(k), 0.1, 0); subplot(2,3,k)，drawEllipses(ellipses',im,[1,0,0]); % 为了使用方便进行了修改，可自定义颜色 title(['\fontsize{14}Tac = ',num2str(Tacs(k))]) end

实验结果如下，所以当你要找的目标是比较完整时，可以将Tac调大，从而达到剔除残缺椭圆的效果；反之你的目标可能被遮挡（只露出一部分时），可以将Tac调小，以确保不漏掉任何可能。在这里插入图片描述

Tr：椭圆边缘点数量比列系数（用于判断构成一个椭圆的点数是否足够，不代表具体的值）举例说明，如下图左边的椭圆Tr值就小于右边的椭圆（设置合适的Tr，就能剔除左边保留右边）在这里插入图片描述测试代码如下

%% 第二个参数 Tr im = imread('.\pics\test2.jpg'); Trs = [0.1,0.2,0.3,0.5,0.7,0.9]; for k = 1:6 % Tac统一用30 [ellipses, L, posi] = ellipseDetectionByArcSupportLSs(im, 30, Trs(k), 0); subplot(2,3,k) drawEllipses(ellipses',im,[1,0,0]); % 为了使用方便进行了修改，可自定义颜色 title(['\fontsize{14}Tr = ',num2str(Trs(k))]) end

实验结果如下，大致就是Tac取得越小，找到的椭圆越多，但“假目标”也越多。在这里插入图片描述

sp：椭圆正负性，描述椭圆内外灰度情况（正-内亮外暗，负-外暗内亮），测试代码如下

%% 第三个参数sp if 1 im = imread('.\pics\test3.png'); sp = [1,-1,0]; for k = 1:3 [ellipses, L, posi] = ellipseDetectionByArcSupportLSs(im, 30, 0.2, sp(k)); subplot(1,3,k) drawEllipses(ellipses',im,[1,0,0]); % 为了使用方便进行了修改，可自定义颜色 title(['\fontsize{14}sp = ',num2str(sp(k))]) end end

实验结果如下，取1只搜索比背景亮的椭圆，反之只搜索比背景暗的椭圆，取0则全部搜索。在这里插入图片描述

输出参数说明 ellipses：最终目标椭圆参数 E：优化后的边缘（仅椭圆目标） candidates：初始检测出的所有疑似椭圆目标（即优化前） % 这是论文自带的图片 im = imread('.\pics\43.jpg'); % 论文检测椭圆的核心代码 %% 输出参数 [ellipses, E, candidates] = ellipseDetectionByArcSupportLSs(im, 120, 0.3, 0); % 显示结果 figure,imshow(im) drawEllipses(ellipses',im,[1,0,0]); % 为了使用方便进行了修改，可自定义颜色 figure,imshow(E) drawEllipses(candidates',im,[0,1,0]); % 为了使用方便进行了修改，可自定义颜色

在这里插入图片描述

三、进阶使用

有时在复杂场景下，通过调节Tac，Tr，sp也不能定位到自己想要的“椭圆”时，可以对输出数据进一步筛选。

目标尺寸（长短轴绝对大小）测试代码如下 im = imread('.\pics\filt1.jpg'); minsize = [30,40,50,60]; for k = 1:4 % 找到所有椭圆 [ellipses, L, posi] = ellipseDetectionByArcSupportLSs(im, 180, 0.3, 0); % 找到尺寸较小的 b = ellipses(:,4); % 短轴长 idx = find(b

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