Java 在HoughCircles（）和OpenCV给定的点序列上使用warpPerspective（）

我试图从透视角度拍摄的图像中检测台球在桌子上的位置。我正在使用getPerspectiveTransform（）方法来查找变换矩阵，我想将其仅应用于使用HoughCircles检测到的圆。我试着从一个相当大的梯形变成一个较小的矩形。我不想先对图像进行变换，然后再找到HoughCircles，因为图像太扭曲，HoughCircles无法提供有用的结果

这是我的密码：

        CvMat mmat = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
        double srcX1 = 462;
        double srcX2 = 978;
        double srcX3 = 1440;
        double srcX4 = 0;
        double srcY = 241;
        double srcHeight = 772;

        double dstX = 56.8;
        double dstY = 33.5;
        double dstWidth = 262.4;
        double dstHeight = 447.3;

        CvSeq seq = cvHoughCircles(newGray, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 2.1d, (double)newGray.height()/40, 85d, 65d, 5, 50);

        JavaCV.getPerspectiveTransform(new double[]{srcX1, srcY, srcX2,srcY, srcX3, srcHeight, srcX4, srcHeight}, 
                  new double[]{dstX, dstY, dstWidth, dstY, dstWidth, dstHeight, dstX, dstHeight}, mmat);
        cvWarpPerspective(seq, seq, mmat);


        for(int j=0; j<seq.total(); j++){
            CvPoint3D32f point = new CvPoint3D32f(cvGetSeqElem(seq, j));

            float xyr[] = {point.x(),point.y(),point.z()};
            CvPoint center = new CvPoint(Math.round(xyr[0]), Math.round(xyr[1]));

            int radius = Math.round(xyr[2]);
            cvCircle(gray, center, 3, CvScalar.GREEN, -1, 8, 0);
            cvCircle(gray, center, radius, CvScalar.BLUE, 3, 8, 0);
        }

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另外，我想值得一提的是，我使用的是JavaCV，以防方法调用看起来与您习惯的有点不同。谢谢你的帮助。

回答：

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你想要做的问题（除了显而易见的opencv不允许你做之外）是半径不能真正正确地扭曲。假设当m是变换矩阵时，xy坐标很容易计算x'=（（m00x+m01y+m02）/（m20x+m21y+m22））y'=（（m10x+m11y+m12）/（m20x+m21y_m22））。通过变换原始圆的所有点，然后找到x'y'和这些点之间的最大距离（如果扭曲图像中的半径预计覆盖所有这些点，则至少可以修改半径） 顺便说一句，mIJx=m（i，j）*x（只是澄清一下）

结束回答。

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<>我写的一切都是根据C++版本，我从来没有使用JavaCV，但是从我可以看到的，它只是一个包装器，调用了本机C++ ++。 CvSeq是一种Sequalance数据结构，其行为类似于链表。 应用程序压碎的断言是

CV_Assert(seq->total > 0 && CV_ELEM_SIZE(seq->flags) == seq->elem_size);

这意味着您的seq实例为空（total是序列中的元素数），或者内部seq标志已损坏

我建议你检查一下你的CvSeq的会员总数，以及cvHoughCircles电话。 所有这些都发生在cvWarpPerspective的实际实现之前（它是实现中的第一行，只将CvSeq转换为cv:：Mat）。。因此，这不是扭曲，而是你在这之前所做的。 无论如何，为了了解cvHoughCircles的问题，我们需要更多关于新建Gray和circles的信息

下面是我在javaCV页面（）上找到的一个示例

无法工作，因为源mat和目标mat引用相同的数据。 并非OpenCV（以及一般的图像处理）中的所有功能都能工作（因为没有原位算法，或者因为它比其他版本更慢，例如，n*n mat的转置将在原位工作，但是n*m，其中n！=m将更难在原位工作，并且可能会更慢）

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您不能假设使用src矩阵作为dst将起作用。

人们正在查看此问题，但没有人提供任何建议。我的要求不会那么难。任何反馈都会非常有帮助。我很想看到测试图像！不久前我问过，我发现这与你的问题有某种联系，你可能会感兴趣。@karlphillip嗨，Karl，是的，我看了你的问题，这有助于我更好地理解这些方法是如何工作的。唯一的问题是，我实际上不需要变换整个图像。。。我只需要找到台球的坐标，如果图像从梯形变成矩形，谢谢你的建议。我一直在反复尝试不同的变换方法，如cvPerspectiveTransform和cvTransform。cvPerspectiveTransform似乎可以将CvSeq作为输入，并且它采用我在代码中创建的3x3转换矩阵（我认为）。我现在遇到的问题是：函数cv:：Mat cv:：cvarrToMat（const CvArr*，bool，bool，int）中的数组类型未知。我明白你的意思了，你说你需要一个垫子。如果可以的话，我很乐意使用它，但是一旦点被绘制和扭曲，我如何从Mat中提取它们呢？你得到的错误是因为你所拥有的特定CvSeq无法转换为Mat（或iplimage），这意味着你指定的函数中没有一个可以工作，它们期望的是图像而不是x-y半径的数组列表。在发布代码段之后，您希望得到什么？是否要找到圆，对其进行变换，然后绘制变换后的圆？如果是这样，尝试创建一个空白图像，将CVSEQ中的所有X-Y-RADIUS值绘制为CVCLE在空白图像上的填充圆。然后将图像转换为遮罩（填充圆present-1或-0），使用cvWarpPerspective进行转换，然后将其与代码中的灰色图像（cvWarpPerspective之后）组合。顺便说一句，建议在做cvHoughCircles之前对图像进行某种平滑处理，这样可以提高结果。我想要的是在开始的图像中找到圆的坐标，然后只变换坐标。首先扭曲图像，然后在其上做HoughCircles不起作用，因为台球看起来不再像圆了。这应该不会太难，对吧？你想要做的问题（除了显而易见的opencv不允许你做之外）是半径不能真正正确扭曲。假设（我还没有测试过）当m是变换矩阵时，xy坐标很容易计算x'=（（m00x+m01y+m02）/（m20x+m21y+m22））y'=（（m10x+m11y+m12）/（m20x+m21y_m22））。通过变换原始圆的所有点，然后找到x'y'和这些点之间的最大距离（如果扭曲图像中所需的半径预计覆盖所有这些点，则至少可以修改半径）

CV_Assert(seq->total > 0 && CV_ELEM_SIZE(seq->flags) == seq->elem_size);

IplImage gray = cvCreateImage( cvSize( img.width, img.height ), IPL_DEPTH_8U, 1 );
cvCvtColor( img, gray, CV_RGB2GRAY );
// smooth it, otherwise a lot of false circles may be detected
cvSmooth(gray,gray,CV_GAUSSIAN,9,9,2,2);
CvMemStorage circles = CvMemStorage.create();
CvSeq seq = cvHoughCircles(gray, circles.getPointer(), CV_HOUGH_GRADIENT,
                                                2, img.height/4, 100, 100, 0, 0);
for(int i=0; i<seq.total; i++){
        float xyr[] = cvGetSeqElem(seq,i).getFloatArray(0, 3);
        CvPoint center = new CvPoint(Math.round(xyr[0]), Math.round(xyr[1]));

        int radius = Math.round(xyr[2]);
        cvCircle(img, center.byValue(), 3, CvScalar.GREEN, -1, 8, 0);
        cvCircle(img, center.byValue(), radius, CvScalar.BLUE, 3, 8, 0);
}

cvWarpPerspective(seq, seq, mmat);