opencv python Hough圓變換

luckyyulin 發布于2019-07-30 17:10 / 966人閱讀

摘要：它越小，就會發現越多的假圓與較大的累加器值相對應的圓，將首先返回最小半徑最大半徑

Hough Circle Transform

cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius]]]]])

image:單通道灰度圖像

method:

cv2.HOUGH_STANDARD	經典或標準霍夫變換. 每條線由兩個浮點數（ρ，θ）表示，其中ρ是（0,0）點和線之間的距離，θ是x軸和線的法線之間的角度. 因此，矩陣必須是（創建的序列）CV_32FC2類型
cv2.HOUGH_PROBABILISTIC	概率Hough變換（如果圖像包含一些長線性段，則更有效）.它返回線段而不是整行. 每個段由起點和終點表示，矩陣必須是（創建的序列）CV_32SC4類型
cv2.HOUGH_MULTI_SCALE	經典霍夫變換的多尺度變體
cv2.HOUGH_GRADIENT

dp：累加器分辨率與圖像分辨率的逆比.例如，如果dp=1，則累加器與輸入圖像的分辨率相同.如果dp=2，這個累加器的寬度和高度是圖像的一半.

minDist：探測到的圓的中心之間的最小距離.如果參數太小，除了真實的一個外，還可能錯誤地檢測到多個相鄰圓.如果它太大，可能會漏掉一些圓.

param1：第一個特定參數.如果是CV_HOUGH_GRADIENT的情況下，是傳遞給Canny邊緣檢測器中較高閾值的參數（低的參數小兩倍）.

param2：第二個特定參數.如果是CV_HOUGH_GRADIENT的情況下，它是檢測階段圓中心的累加器閾值。它越小，就會發現越多的假圓.與較大的累加器值相對應的圓，將首先返回.

minRadius：最小半徑

maxRadius：最大半徑

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread("img1.jpg",0)
img = cv2.medianBlur(img,5)
cimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

circles = cv2.HoughCircles(img,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,
                            param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)

circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0,:]:
    # draw the outer circle
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
    # draw the center of the circle
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)

cv2.imshow("detected circles",cimg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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