Pendeteksian Lingkaran Menggunakan OpenCV dan C++

Pada kesempatan kali ini, saya ingin berbagi bagaimana caranya mendeteksi lingkaran dalam suatu citra menggunakan OpenCV dan C++. Dalam library OpenCV, kita sudah disediakan fungsi cvHoughCircles() untuk melakukan ini.

#include <iostream>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <math.h>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    IplImage* img = cvLoadImage("img.jpg", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
    IplImage* gray = cvCreateImage(cvGetSize(img), IPL_DEPTH_8U, 1);
    CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);

    cvCvtColor(img,gray, CV_BGR2GRAY);

    // This is done so as to prevent a lot of false circles from being detected
    cvSmooth(gray, gray, CV_GAUSSIAN, 7, 7);

    IplImage *canny = cvCreateImage(cvGetSize(img), IPL_DEPTH_8U, 1);
    IplImage *rgbcanny = cvCreateImage(cvGetSize(img), IPL_DEPTH_8U, 3);
    
    //Lakukan edge detection menggunakan algoritma Canny
    cvCanny(gray, canny,50,100,3);

    //Lakukan pencarian lingkaran menggunakan algoritma Hough
    //Parameter
    //gray     : gambar grayscale dimana ingin dicari lingkaran-lingkarannya
    //storage  : memory storage tempat menyimpan hasil pencarian
    //CV_HOUGH_GRADIENT: metode pencarian lingkaran. Untuk saat ini baru ada metode ini di OpenCV
    //1        : Inverse ratio dari resolusi
    //70       : jarak piksel minimum antar lingkaran yang terdeteksi, semakin pendek bisa semakin banyak lingkaran yang terdeteksi (tergantung                    pada gambarnya)
    //250      : upper threshold untuk algoritma Canny
    //100       : threshold untuk deteksi titik pusat lingkaran
    //0        : Radius lingkaran minimum untuk dideteksi, jika tidak diketahui, beri nilai 0 saja
    //0        : Radius lingkaran maksimum untuk dideteksi, jika tidak diketahui, beri nilai 0 saja
    //==================================================================================================
    //Referensi: http://docs.adaptive-vision.com/4.1/studio/filters/FeatureDetection/cvHoughCircles.html
    //==================================================================================================
    CvSeq* circles = cvHoughCircles(gray, storage, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 70, 250, 100,0,0);

    //Konversi ke nilai RGB 
    cvCvtColor(canny, rgbcanny, CV_GRAY2BGR);

    //Untuk tiap lingkaran yang terdeteksi...
    for(size_t i=0;i<circles->total;i++) {
        //Ambil lingkaran ke-i yang terdeteksi. Hasilnya berupa suatu sekuens dengan urutan koordinat x dan y lingkaran, kemudian radius lingkaran
        float* p = (float*)cvGetSeqElem(circles,i);
        //Ambil koordinat x(p[0]) dan y(p[1])
        cv::Point center(cvRound(p[0]), cvRound(p[1]));
        int radius = cvRound(p[2]);

        // gambarkan pusat lingkaran 
         cvCircle(rgbcanny, center, 3, CV_RGB(0,255,0), -1, 8, 0 );

         // gambarkan lingkaran
         cvCircle(rgbcanny, center, radius+1, CV_RGB(0,0,255), 2, 8, 0 );

         //cetak  informasi ttg lingkaran (koordinat x dan y serta radius)
         printf("x: %d y: %d r: %d\n",center.x,center.y, radius);
    }

    cvNamedWindow("input", 1);
    cvShowImage("input", img);

    cvNamedWindow("circles", 1);
    cvShowImage("circles", rgbcanny);

    cvWaitKey(0);

    return 0;
}

Berikut ini hasilnya:

Hasil cvHoughCircles

Sumber