Detección de círculos

En esta entrada mostraré lo que se hizo para hacer la detección de círculos. Primero obtenemos los gradientes en el eje x y en el eje y y se le calcula el seno del eje y entre el gradiente, de igual forma sucede con el coseno pero con el eje x, y para cada coordenada x y y se le resta el radio dado por el seno para y y por coseno para x. Después podemos obtener el círculo. Ahora mostraré unos ejemplos parciales que no pude completar, pero aspiran a mejorarse en el laboratorio de visión computacional.

Donde detecta parte del círculo y dado un radio  de 0.001 (de color verde).

Ahora cuando incremento el tamaño no me lo detecta, doy un radio de 20 (tomando en cuenta que sí es cierto que tomaría como radio pixeles).

Este es el código relevante:

	def deteccionCirculo(r, g, gx, gy, imagen, prop):
	height, width = imagen.size
	imagen = imagen.convert('RGB')
	im = imagen.load()
	freq = dict()
	votos = dict()
	for y in xrange(height):
	for x in xrange(width):
	try:
	red, green, blue = im[y, x]
	if red == 255 and green == 255 and blue == 255 :
	if fabs(g[y, x]) > 0.000001:
	xc = ( x - r * (gx[y, x] / ( g[y, x] * 1.0 )) )
	yc = ( y - r * (gy[y, x] / ( g[y, x] * 1.0 )) )
	key = "%.0f %.0f"%(xc, yc)
	votos[(x, y)] = key
	if key in freq:
	freq[key] += 1
	else:
	freq[key] = 1
	except:
	print x, y, width, height
	freq_f = dict()
	freq = sorted(freq.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
	k = int(len(freq) * prop)
	for f in freq:
	if len(freq_f) <= k:
	freq_f[f[0]] = f[1]
	for c in freq_f.keys():
	pos = c.split()
	x = int(pos[0])
	y = int(pos[1])
	try:
	im[y, x] = 0,255,0
	except:
	pass
	for y in xrange(height):
	for x in xrange(width):
	if (x, y) in votos:
	if votos[(x, y)] in freq_f:
	print "PINTANDO ALGO"
	im[y, x] = 255,255,0
	print "gx: ",gx.shape
	print "gx matriz: ",gx
	print "gy: ",gy.shape
	print "gy matriz: ",gy
	print "Frecuencias: ",sorted(freq_f.iteritems(), key=operator.itemgetter(1))
	data = np.array(imagen)
	im = Image.fromarray(data)
	return im

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