您可以尝试对图像进行阈值处理( cvThreshold ),然后侵蚀( cvErode )生成的二进制图像以分离硬币。然后找到腐蚀图像的轮廓。

OpenCV cvFindContours-如何分离轮廓的分量

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这不是很好,但是它显示了如何到达那里:
IplImage* src = cvLoadImage(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
IplImage* gray = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1);
cvCvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);
cvSmooth(gray, gray, CV_GAUSSIAN, 7, 7);
IplImage* cc_img = cvCreateImage(cvGetSize(gray), gray->depth, 3);
cvSetZero(cc_img);
CvScalar(ext_color);
cvCanny(gray, gray, 10, 30, 3);
CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
CvSeq* circles = cvHoughCircles(gray, storage, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, src->height/6, 100, 50);
cvCvtColor(gray, src, CV_GRAY2BGR);
for (size_t i = 0; i < circles->total; i++)
{
// round the floats to an int
float* p = (float*)cvGetSeqElem(circles, i);
cv::Point center(cvRound(p[0]), cvRound(p[1]));
int radius = cvRound(p[2]);
// draw the circle center
//cvCircle(cc_img, center, 3, CV_RGB(0,255,0), -1, 8, 0 );
// draw the circle outline
cvCircle(cc_img, center, radius+1, CV_RGB(0,0,255), 2, 8, 0 );
//printf("x: %d y: %d r: %d\n", center.x, center.y, radius);
}
CvMemStorage *mem;
mem = cvCreateMemStorage(0);
CvSeq *contours = 0;
cvCvtColor(cc_img, gray, CV_BGR2GRAY);
// Use either this:
int n = cvFindContours(gray, mem, &contours, sizeof(CvContour), CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_NONE, cvPoint(0,0));
// Or this:
//int n = cvFindContours(gray, mem, &contours, sizeof(CvContour), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0));
for (; contours != 0; contours = contours->h_next)
{
ext_color = CV_RGB( rand()&255, rand()&255, rand()&255 ); //randomly coloring different contours
cvDrawContours(cc_img, contours, ext_color, CV_RGB(0,0,0), -1, CV_FILLED, 8, cvPoint(0,0));
}
cvSaveImage("out.png", cc_img);
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我一直在玩OpenCV,并且经过反复试验,终于学会了如何检测照片中的圆圈(硬币)。一切正常,除非我将硬币直接相邻放置(如下图所示,忽略第二张图像颠倒的事实)。
似乎是因为硬币是如此接近,所以cvFindContours认为它们是同一对象。我的问题是如何将这些轮廓分成单独的对象,或获取已经分离的轮廓列表。
我用于cvFindContours的参数是:
任何帮助或建议,将不胜感激。