推文:Opencv2.4.9源码分析——HoughCircles

霍夫圆检测

加载一幅图像并对其模糊化以降噪
对模糊化后的图像执行霍夫圆变换 .
在窗体中显示检测到的圆.
def detect_circle_demo(image):
# dst = cv.bilateralFilter(image, , , ) #高斯双边模糊,不太好调节,霍夫噪声敏感,所以要先消除噪声
# cv.imshow("",dst)
# dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image,,) #均值迁移,EPT边缘保留滤波,霍夫噪声敏感,所以要先消除噪声
# cv.imshow("", dst)
dst = cv.GaussianBlur(image,(,),) #使用高斯模糊,修改卷积核ksize也可以检测出来
# cv.imshow("", dst)
gray = cv.cvtColor(dst,cv.COLOR_BGR2GRAY)
circles = cv.HoughCircles(gray,cv.HOUGH_GRADIENT,1,20,param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)
circles = np.uint16(np.around(circles))  #around对数据四舍五入,为整数
for i in circles[,:]:
cv.circle(image,(i[],i[]),i[],(,,),)
cv.circle(image,(i[],i[]),,(,,),) #圆心 cv.imshow("detect_circle_demo",image) src = cv.imread("./c.png") #读取图片
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE) #创建GUI窗口,形式为自适应
cv.imshow("input image",src) #通过名字将图像和窗口联系 detect_circle_demo(src) cv.waitKey() #等待用户操作,里面等待参数是毫秒,我们填写0,代表是永远,等待用户操作
cv.destroyAllWindows() #销毁所有窗口

相关知识补充:

(一)HoughCircles方法

.加载一幅图像
.执行高斯模糊以降低噪声:GaussianBlur
.转成灰度图:cvtColor
.执行霍夫圆变换:HoughCircles
def HoughCircles(image, method, dp, minDist, circles=None, param1=None, param2=None, minRadius=None, maxRadius=None): # real signature unknown; restored from __doc__
cv.HoughCircles(gray,cv.HOUGH_GRADIENT,,,param1=,param2=,minRadius=,maxRadius=)
.image:输入图像 (灰度图)
.method:指定检测方法. 现在OpenCV中只有霍夫梯度法
.dp:累加器图像的反比分辨=1即可默认
.minDist = src_gray.rows/: 检测到圆心之间的最小距离,这是一个经验值。这个大了,那么多个圆就是被认为一个圆。
.param_1 = : Canny边缘函数的高阈值
.param_2 = : 圆心检测阈值.根据你的图像中的圆大小设置,当这张图片中的圆越小,那么此值就设置应该被设置越小。当设置的越小,那么检测出的圆越多,在检测较大的圆时则会产生很多噪声。所以要根据检测圆的大小变化。
.min_radius = : 能检测到的最小圆半径, 默认为0.
.max_radius = : 能检测到的最大圆半径, 默认为0

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