如何使用python按特定顺序对圆进行编号？

我想从图像中得到每个圆的阴影值

我尝试使用

houghcirle

检测圆

我得到每个圆的中心

我把文字（圆圈数字）放在一个圆圈里

我设置像素子集以获得着色值并计算平均着色值

我想以CSV格式获得圆编号、中心坐标和平均着色值的结果 但是，在第三步中，圆圈编号是随机分配的。所以，很难找到圈数

如何按顺序对圆进行编号

---

代码中的错误是，您的数字取决于从

cv2返回的
list
中圆圈的顺序。HoughCircles

可以是随机的，因此在这种情况下，我要做的是设计一个公式，将每个圆圈的

中心（x，y）

值转换为一个ID，如果同一圆的中心位置保持不变，则该圆将产生相同的ID：

def get_id_from_center(x, y):
    return x + y*50
for (x, y, r) in circles:
    number = str(get_id_from_center(x, y))

---

代码中的错误是，您的数字取决于从

cv2返回的
list
中圆圈的顺序。HoughCircles

可以是随机的，因此在这种情况下，我要做的是设计一个公式，将每个圆圈的

中心（x，y）

值转换为一个ID，如果同一圆的中心位置保持不变，则该圆将产生相同的ID：

def get_id_from_center(x, y):
    return x + y*50
for (x, y, r) in circles:
    number = str(get_id_from_center(x, y))

---

您可以根据圆的

x，y

值、图像宽度和大致线条高度对圆进行排序，例如：

import numpy as np
import argparse
import cv2
import csv

# define a funtion of ROI calculating the average value in specified sample size
def ROI(img,x,y,sample_size):
    Each_circle=img[y-sample_size:y+sample_size, x-sample_size:x+sample_size]
    average_values=np.mean(Each_circle)
    return average_values

# open the csv file named circles_value

with open('circles_value.csv', 'wb') as circles_values:
    csv_output = csv.writer(circles_values)

    # construct the argument parser and parse the arguments
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument("-i", "--image", required = True, help = "Path to the image")
    args = vars(ap.parse_args())

    # load the image, clone it for output, and then convert it to grayscale
    image = cv2.imread(args["image"])
    output = image.copy()
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # detect circles in the image
    circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.cv.CV_HOUGH_GRADIENT, 1.2,50, 100, 1, 1, 20, 30)

    # ensure at least some circles were found
    if circles is not None:
        # convert the (x, y) coordinates and radius of the circles to integers
        circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")

    font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
    height =  40

    # loop over the (x, y) coordinates and radius of the circles
    for number, (x, y, r) in enumerate(sorted(circles, key=lambda v: v[0] + (v[1] / height) * image.shape[1]), start=1):
        text = str(number)
        (tw, th), bl = cv2.getTextSize(text, font, 0.5, 2)      # So the text can be centred in the circle
        tw /= 2
        th = th / 2 + 2

        # draw the circle in the output image, then draw a rectangle
        # corresponding to the center of the circle
        cv2.circle(output, (x, y), r, (0, 255, 0), 3)
        cv2.rectangle(output, (x - tw, y - th), (x + tw, y + th), (0, 128, 255), -1)
        # number each circle, centred in the rectangle
        cv2.putText(output, text, (x-tw, y + bl), font, 0.5, (0,0,0), 2, cv2.CV_AA)
        # get the average value in specified sample size (20 x 20)
        sample_average_value = ROI(output, x, y, 20)
        # write the csv file with number, (x,y), and average pixel value
        csv_output.writerow([number, x, y, sample_average_value])

    # show the output image
    cv2.namedWindow("image", cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.imshow("image", output)
    cv2.waitKey(0)

此外，使用Python的CSV库将条目写入输出文件更容易。这样，您就不需要将每个条目转换为字符串并在每个条目之间添加逗号<代码>枚举（）可用于自动计算每个圆。还可以使用

getTextSize（）

确定要打印的文本的尺寸，使您能够将其置于矩形的中心

这将为您提供如下输出：

和一个CSV，开头为：

1,2,29，南
2,51,19，南
3,107,22,100.72437499999999
4,173,23,102.33291666666666
5,233,26,88.244791666666671
6,295,22,92.953541666666666
7,358,28,142.51625000000001
8,418,26,155.12875
9,484,31,127.02541666666667
10,547,25,112.57958333333333

您可以根据圆的

x，y

值、图像宽度和大致线条高度对圆进行排序，例如：

import numpy as np
import argparse
import cv2
import csv

# define a funtion of ROI calculating the average value in specified sample size
def ROI(img,x,y,sample_size):
    Each_circle=img[y-sample_size:y+sample_size, x-sample_size:x+sample_size]
    average_values=np.mean(Each_circle)
    return average_values

# open the csv file named circles_value

with open('circles_value.csv', 'wb') as circles_values:
    csv_output = csv.writer(circles_values)

    # construct the argument parser and parse the arguments
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument("-i", "--image", required = True, help = "Path to the image")
    args = vars(ap.parse_args())

    # load the image, clone it for output, and then convert it to grayscale
    image = cv2.imread(args["image"])
    output = image.copy()
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # detect circles in the image
    circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.cv.CV_HOUGH_GRADIENT, 1.2,50, 100, 1, 1, 20, 30)

    # ensure at least some circles were found
    if circles is not None:
        # convert the (x, y) coordinates and radius of the circles to integers
        circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")

    font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
    height =  40

    # loop over the (x, y) coordinates and radius of the circles
    for number, (x, y, r) in enumerate(sorted(circles, key=lambda v: v[0] + (v[1] / height) * image.shape[1]), start=1):
        text = str(number)
        (tw, th), bl = cv2.getTextSize(text, font, 0.5, 2)      # So the text can be centred in the circle
        tw /= 2
        th = th / 2 + 2

        # draw the circle in the output image, then draw a rectangle
        # corresponding to the center of the circle
        cv2.circle(output, (x, y), r, (0, 255, 0), 3)
        cv2.rectangle(output, (x - tw, y - th), (x + tw, y + th), (0, 128, 255), -1)
        # number each circle, centred in the rectangle
        cv2.putText(output, text, (x-tw, y + bl), font, 0.5, (0,0,0), 2, cv2.CV_AA)
        # get the average value in specified sample size (20 x 20)
        sample_average_value = ROI(output, x, y, 20)
        # write the csv file with number, (x,y), and average pixel value
        csv_output.writerow([number, x, y, sample_average_value])

    # show the output image
    cv2.namedWindow("image", cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.imshow("image", output)
    cv2.waitKey(0)

此外，使用Python的CSV库将条目写入输出文件更容易。这样，您就不需要将每个条目转换为字符串并在每个条目之间添加逗号<代码>枚举（）可用于自动计算每个圆。还可以使用

getTextSize（）

确定要打印的文本的尺寸，使您能够将其置于矩形的中心

这将为您提供如下输出：

和一个CSV，开头为：

1,2,29，南
2,51,19，南
3,107,22,100.72437499999999
4,173,23,102.33291666666666
5,233,26,88.244791666666671
6,295,22,92.953541666666666
7,358,28,142.51625000000001
8,418,26,155.12875
9,484,31,127.02541666666667
10,547,25,112.57958333333333

您想如何给它们编号？行还是列？什么都行。你想如何给它们编号？行还是列？什么都行。非常感谢。非常感谢。不客气！别忘了点击上/下箭头下的灰色勾号，接受答案作为已接受的解决方案。欢迎您！不要忘记单击上/下箭头下的灰色勾号，接受答案作为已接受的解决方案。