Conteggio automatico film radon con OpenCV

Per lavoro puo' essere che puo' essere che mi trovi a dover contare delle lastre dei rilevatori di radon e volevo provare a fare qualcosa di mio con OpenCV. Per prova ho preso delle immagini da Google Images e le ho trattate con OpenCV e gli Hough Circles

Immagine non elaborata

link

Immagine non elaborata con sovrapposizione del riconoscimento e del numero degli eventi

Elabotazione Conteggio 126 eventi

questo e' il file Python che e' preso dagli esempi di OpenCV con minime modifiche
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import cv2
import numpy as np
# Read image as gray-scale
img = cv2.imread('cr39film.png', cv2.IMREAD_COLOR)
cv2.imshow('Originale',img)

# Convert to gray-scale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Blur the image to reduce noise
img_blur = cv2.medianBlur(gray, 5)
# Apply hough transform on the image
circles = cv2.HoughCircles(img_blur, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, img.shape[0]/32, param1=50, param2=5, minRadius=0, maxRadius=10)
conta = 0
# Draw detected circles
if circles is not None:
    circles = np.uint16(np.around(circles))
    for i in circles[0, :]:
        # Draw outer circle
        #cv2.circle(img, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)
        # Draw inner circle
conta=conta+1
        cv2.circle(img, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 2)

print ("Numero identificazioni :"+str(conta))
cv2.imshow('tt',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
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Elaborazione Conteggio 175 eventi

diciamo che nonostante  il poco tempo dedicato al problema i risultati non sono niente male