我有一张这样的图片,如何提取里面的红色圈圈坐标,并且连接这些坐标形成两个封闭的环路?我有很多类似的图片,需要批处理

下面是给出的图片,我还有很多类似的图片,处理起来需要返回圆圈的像素坐标,最后连接封闭图形的顺序坐标
img

大概写了一下不知道是否有帮助:

function redPnt
oriPic=imread('test1.png');
subplot(2,2,1)
imshow(oriPic)

% 删除红色外的部分并构造二值图
grayPic=rgb2gray(oriPic);
grayPic(oriPic(:,:,1)<255)=255;
grayPic(grayPic<250)=0;
subplot(2,2,2)
imshow(grayPic)

% 图像膨胀,使未连接边缘连接
SE=[0 1 0;1 1 1;0 1 0];
bwPic=imerode(grayPic,SE);

% 边缘清理:保留圆圈联通区域
bwPic=imclearborder(bwPic);
subplot(2,2,3)
imshow(bwPic)

% 获取每一个联通区域
LPic=bwlabel(bwPic);
labelNum=max(max(LPic));

% 计算每一个联通区域 坐标均值
pointSet=zeros(labelNum,2);
for i=1:labelNum
    [X,Y]=find(LPic==i);
    Xmean=mean(X);
    Ymean=mean(Y);
    pointSet(i,:)=[Xmean,Ymean];
end

subplot(2,2,4)
imshow(bwPic)
hold on
scatter(pointSet(:,2),pointSet(:,1),'r','LineWidth',1)

n=1;
while ~isempty(pointSet)
    circleSetInd=1;
    for j=1:length(pointSet)
        disSet=sqrt(sum((pointSet-pointSet(circleSetInd(end),:)).^2,2));
        [~,ind]=sort(disSet);
        ind=ind(1:5);
        [~,~,t_ind]=intersect(circleSetInd,ind);
        ind(t_ind)=[];
        if ~isempty(ind)
            circleSetInd=[circleSetInd;ind(1)];
        else
            circleSet{n}=pointSet(circleSetInd,:);
            pointSet(circleSetInd,:)=[];
            n=n+1;
            break
        end
    end
end

figure
imshow(oriPic)
hold on
for i=1:n-1
plot(circleSet{i}(:,2),circleSet{i}(:,1),'LineWidth',2)
end

end

没有用霍夫圆形检测之类算法,只是单纯的图像膨胀,边缘清理,寻找联通区域,计算联通区域坐标均值
大概过程如下图所示:

img

img

效果图如下:
img

可参考
使用Python,OpenCV进行基本的图像处理——提取红色圆圈轮廓并绘制_程序媛一枚~的博客-CSDN博客 这篇博客将介绍如何使用Python,OpenCV进行基本的图像处理——提取红色圆圈轮廓并绘制。 https://blog.csdn.net/qq_40985985/article/details/120015622