OpenCV не обнаруживает незаполненные контуры кругов как пузырьки на листе OMR. Какой метод обнаружения работает как для ⇐ Python

[Anonymous]

Я создаю систему OMR (оптического распознавания меток) на Python с использованием OpenCV. В моем листе ответов 180 кружков, расположенных в 4 столбцах по 45 вопросов, с 4 вариантами ответов (A, B, C, D) на каждый вопрос. Каждый пузырь представляет собой пустой круг с цветным контуром и белой заливкой, а когда учащийся отмечает ответ, он становится темным заполненным кружком. Мне нужно сначала определить все положения пузырьков, независимо от того, заполнены они или нет, а затем измерить, какие из них действительно заполнены.
Мой текущий подход заключается в пороговом определении изображения и поиске контуров. Я преобразую изображение в оттенки серого, применяю CLAHE для повышения контрастности, затем использую порог Оцу с THRESH_BINARY_INV и, наконец, фильтрую контуры по площади и округлости следующим образом:

Код: Выделить всё

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
gray = clahe.apply(gray)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

bubbles = []
for cnt in contours:
area = cv2.contourArea(cnt)
if not (60