Opencv 在类似于圆图像处理的背景中检测圆的方法

因此，为了说明问题的来龙去脉，我们正试图检测一辆汽车的车轮，它的图像是用热像仪拍摄的。。。。现在很多时候，由于下雨或其他原因，车轮冷却，这与道路非常相似。。。。例如

---

在这里，您可以非常清楚地看到车轮与背景非常相似。因此，是否有任何功能或图像处理技术可用于识别暗轮或将其与背景区分开来。

试试CLAHE。我已经编写了以下代码片段。检查这是否对您有帮助

cv::Mat in_gray;
cvtColor(input, in_gray, CV_BGR2GRAY);  //input is your image

Ptr<CLAHE> clahe = createCLAHE();
clahe->setClipLimit(12);

Mat in_clahe;
clahe->apply(in_gray, in_clahe);

cv：：灰色垫；
CVT颜色（输入，灰色，CV灰色）//输入是您的图像
Ptr clahe=createCLAHE（）；
clahe->setClipLimit（12）；
马丁克莱赫；
类别->应用（灰色，类别）；

以下是在您的图像上执行此操作的结果：

---

试试克拉赫。我已经编写了以下代码片段。检查这是否对您有帮助

cv::Mat in_gray;
cvtColor(input, in_gray, CV_BGR2GRAY);  //input is your image

Ptr<CLAHE> clahe = createCLAHE();
clahe->setClipLimit(12);

Mat in_clahe;
clahe->apply(in_gray, in_clahe);

cv：：灰色垫；
CVT颜色（输入，灰色，CV灰色）//输入是您的图像
Ptr clahe=createCLAHE（）；
clahe->setClipLimit（12）；
马丁克莱赫；
类别->应用（灰色，类别）；

以下是在您的图像上执行此操作的结果：

---

您尝试过自适应阈值吗？没有，谢谢您的建议。。。这是一个很好的建议你试过自适应阈值吗？不，谢谢你的建议。。。这是一个很好的建议尝试改变clipLimit值。或者你可以尝试伽马校正或直方图均衡技术。尝试更改clipLimit值。或者你可以尝试伽马校正或直方图均衡技术。