Tarea 4: Detección de Círculos

Para esta entrada, se nos encargó que detectáramos los círculos de una imagen, lo primero que se hizo fue descubrir cuales son los centros del círculo, para después resaltar el borde del círculo, para poder obtener el círculo necesitamos un radio, así que éste nosotros lo fuimos proporcionando.

Para el proceso de la imagen se empleo nuevamente la transformada de Hough, la diferencia es que le agregaremos unas fórmulas para obtener el centro del círculo.

Fórmula del gradiente:

[https://files.nyu.edu/jb4457/public/files/research/bristol/hough-report.pdf]

Theta:

[https://files.nyu.edu/jb4457/public/files/research/bristol/hough-report.pdf]

Obtener centro de x & y:

donde x & y son los puntos de circunsferencia del círculo y a & b el centro del círculo, como nosotros buscamos encontrar a & b, despejamos en la ecuación teniendo la siguiente fórmula:

Código:

A continuación les dejo el código.

	from PIL import Image, ImageDraw
	import sys, math
	def centros(imgX, imgY, img, radio):
	w, h = im.size
	frecuencia = dict()
	circulos = dict()
	for i in range(w):
	for j in range(h):
	gx = imgX[i,j][0]
	gy = imgY[i,j][0]
	gradiente = math.sqrt(pow(gx, 2) + pow(gy, 2))
	if abs(gradiente) > 0:
	theta = math.atan2(gy,gx)
	cx = int(round(i - radio * math.cos(theta)))
	cy = int(round(j - radio * math.cos(theta)))
	centro = (cx, cy)
	if not centro in frecuencia:
	frecuencia[centro] = 1
	else:
	frecuencia[centro] += 1
	circulos[i,j] = centro
	else:
	circulos[i,j] = None
	return frecuencia, circulos
	def circulos(img, frecuencia, circulo):
	pix = img.load()
	imagen = ImageDraw.Draw(img)
	for i in frecuencia.keys():
	imagen.ellipse((i[0]-1, i[1]-1, i[0]+1, i[1]+1), fill=(0,255,0))
	return img
	def detect_circule():
	img = Image.open(sys.argv[1])
	imgX = convolucion(img, 'x')
	imgY = convolucion(img, 'y')
	radio = float(sys.argv[2])
	frecuencia, circule = centros(imgX, imgY, img, radio)
	circulos(img, frecuencia, radio, circule)
	img.save('circulosSalida.png')
	def main():
	detect_circule()
	main()

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Resultado:

[radio = 60]

Notas:
El código ésta incompleto, por problemas nocturnos (dormido) y solo podemos distinguir los puntos que se obtienen, pronto lo actualizaré.

Referencias:
https://files.nyu.edu/jb4457/public/files/research/bristol/hough-report.pdf