On Wednesday, December 3, 2014 7:25:44 PM UTC+1, Borneq wrote:
> a może nie widać żadnej?
> Przykład pojedynczych:
> http://i.imgur.com/mJSfkUf.jpg
> http://i.imgur.com/IJupl8j.jpg
>
> podwójnych:
> http://i.imgur.com/QlU7HKU.jpg
> http://i.imgur.com/IGKqufv.jpg
>
> Tam gdzie nie ma i powinien odróżnić:
> http://i.imgur.com/fYMvrid.jpg
> - jednolita, czarny brzeg


Same operacje morfologiczne niewiele Ci dadzą.
Podszedłbym do tego w następujący sposób:
1. Normalizacja obrazu lub reczne dobranie kontrastu,
2. Progowanie adaptacyjne. Mozliwe, ze najprostsze - Otsu - zalatwi sprawe.
3. Wykrywanie krawędzi: sobel, transformata laplace'a - wybierz coś, co bedzie
najlepiej wyszukiwalo krawędzie.
Teraz masz dwie mozliwosc:
4a. Transformata Hougha dla wykrywania okręgów
4b1. Transformata Radona dla krawedzi (tyle transformat, ile potencjalnych obiektów)
a następnie, jeśli samo widmo wyjsciowe Ci nic nie powie,
4b2. przepuść to przez transformate fouriera (potraktuj rozkład krawędzi jako sygnał
1D). W tym widmie juz spokojnie dobierzesz:
4b3. deskryptory dla wybranych częstotliwosci w sygnale/krawędzi.
4b4. dalej wystarczy zwykly klasyfikator kNN

Oczywiscie zdaję sobie sprawe, ze powyzsze propozycje mogą utknąć juz na poczatku,
ale generalnie kondycjonowanie obrazu wejściowego, w zagadnienich
przetwarzania obrazu, zawsze jest problematyczne.
Osobiscie spróbowałbym transformaty hougha. Szukaj pod HCT - Hough Circle Transform.

Pozdrawiam,T.