OpenCV相关圆形标准差计算及交通信号灯识别问题咨询

1. 不相交圆形筛选 #

首先从所有检测到的圆形中剔除存在相交情况的圆，仅保留完全不相交的候选圆：

• 圆形相交判定规则：对任意两个圆（x1,y1,r1）、（x2,y2,r2），计算圆心欧氏距离d = sqrt((x1-x2)**2 + (y1-y2)**2)，若d <= r1 + r2则判定为相交，两个圆均标记为待剔除
• 遍历所有圆形两两组合，最终保留所有未被标记的不相交圆作为后续分组的候选集

2. 三分组指标计算 #

遍历候选集所有不重复的3元素组合，每个组合分别计算以下两个核心指标：

• 组内总距离：计算组内三个圆两两之间的圆心距离，求和得到总距离值，数值越小代表三个圆的物理位置越贴近，符合信号灯三个灯集中排列的特征
• 参数标准差：分别计算组内三个圆的x坐标标准差、y坐标标准差、半径r标准差，将三个标准差求和得到总标准差数值，数值越小代表三个圆的位置对齐度越高、尺寸一致性越强，符合信号灯同规格等距排列的特征

3. 最优分组定位 #

由于两个指标量纲不同，先对所有组合的两个指标分别做min-max归一化到[0,1]区间，再计算每个组合两个归一化值的总和：

• 总和最小的组合即为同时满足两项最小条件的唯一目标分组，对应红黄绿三色交通信号灯
• 若存在多个组合总和相同的极端情况，优先选取半径标准差最小的组合作为最终结果，信号灯的三个发光单元半径一致性远高于其他随机圆形目标

内容的提问来源于stack exchange，提问作者popat