python拉普拉斯算子滤波_用拉普拉斯算子检测图像中的圆

我试着检测眼睛后面(眼底)的圆盘和杯子&＃xff0c;以便以后计算某些东西。下面是眼睛的图像&＃xff1a;

我只是尝试使用OpenCV和python来检测磁盘&＃xff0c;或者图像右侧较大的黄色圆圈&＃xff0c;以及杯子&＃xff0c;或者第一个圆圈内较小的黄色圆圈&＃xff0c;这样我就可以最终执行某些计算了。在

到目前为止&＃xff0c;我已经尝试使用拉普拉斯滤波使圆圈更突出。在

这是我的代码&＃xff1a;import cv2

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

from pylab import *

# loading image

img0 &＃61; cv2.imread(&＃39;01_g.jpg&＃39;,)

# converting to gray scale

gray &＃61; cv2.cvtColor(img0, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# remove noise

img &＃61; cv2.GaussianBlur(gray,(3,3),0)

# convolute with proper kernels

laplacian &＃61; cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F)

sobelx &＃61; cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize&＃61;5) # x

sobely &＃61; cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize&＃61;5) # y

magnitude &＃61; sqrt(sobelx**2&＃43;sobely**2)

plt.subplot(2,2,1),plt.imshow(img,cmap &＃61; &＃39;gray&＃39;)

plt.title(&＃39;Original&＃39;), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(2,2,2),plt.imshow(laplacian,cmap &＃61; &＃39;gray&＃39;)

plt.title(&＃39;Laplacian&＃39;), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(2,2,3),plt.imshow(sobelx,cmap &＃61; &＃39;gray&＃39;)

plt.title(&＃39;Sobel X&＃39;), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(2,2,4),plt.imshow(sobely,cmap &＃61; &＃39;gray&＃39;)

plt.title(&＃39;Sobel Y&＃39;), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

这是我得到的结果&＃xff1a;

正如你所看到的&＃xff0c;拉普拉斯滤波器一点帮助也没有——事实上&＃xff0c;杯子和碟片甚至看不见。索贝尔克斯和索贝里至少勾勒出了外圈的轮廓(圆盘)

我也尝试过拉普拉斯绝对值&＃xff1a;

^{pr2}$

我得到的结果是&＃xff1a;

#difference of gaussians

blur1 &＃61; cv2.GaussianBlur(img,(3,3),1)

blur2 &＃61; cv2.GaussianBlur(img,(5,5),1.1)

difference &＃61; blur2 - blur1

plt.imshow(difference, cmap &＃61; &＃39;gray&＃39;)

plt.show()

但这也没给我任何帮助。我真的很感谢你的帮助&＃xff0c;我可以如何去检测这张图片中的杯子和碟片。在