Después de resolver el problema de medir la linearidad de una recta, ahora toca medir la redondez de un círculo. En la imagen hay una captura de la solución que hemos implementado.
Hay bastante literatura sobre el tema, pero he preferido buscar la solución por mi cuenta. Dado un círculo, openCV ya nos da el círculo de mejor ajuste, con el centre y el radio. La primera idea es recorrer todos los puntos del círculo y hacer el sumatorio de todas las diferencias entre el punto y el radio. El valor da una buena idea de cómo de bueno es el círculo, en términos absolutos. Pero si ahora escalamos x2 o por x0.5 nuestro círculo, los resultados serán diferentes. Por tanto, no he de buscar un error absoluto, sino un error relativo.
La segunda idea es medir áreas. Concretamente, el cociente entre la diferencia de áreas del círculo dibujado y el círculo aproximado, dividido por el área del círculo. Como se ve en el papel, ahora sí que obtenemos un valor relativo de la rodondez del círculo. Una cosa que hemos de tener en cuenta es que cuando sumamos áreas, hay que coger el valor absoluto de la diferencia, para que no haya cancelaciones.
Cuanto más se aproxima a 0 el valor, más bueno es el círculo. Si el valor lo resto de 1, entonces el círculo perfecto valdrá R=1, y R=0.98 no sería tan bueno. Ahora falta implementarlo en mi programa.
Una vez ya sabemos detectar las rectas, ahora vamos a la parte de detectar los círculos. OpenCV nos da el círculo de mejor ajuste, con su centro y su radio. Por sólo nos falta aplicar el algoritmo de calcular el error de ajuste, como se explica en el anterior post.
