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OpenCV霍夫圆变换cv2.HoughCircles()

zx   2021-07-28 我要评论
想了解OpenCV霍夫圆变换cv2.HoughCircles()的相关内容吗,zx在本文为您仔细讲解的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:OpenCV霍夫圆变换,OpenCV霍夫圆,下面大家一起来学习吧。

这篇博客将学习如何使用霍夫圆变换在图像中找到圆圈,OpenCV使用cv2.HoughCircles()实现霍夫圆变换。

circles = cv2.HoughCircles(img,
cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20,
param1=50, param2=40, minRadius=25, maxRadius=0)

img: 待检测的灰度图cv2.HOUGH_GRADIENT:检测的方法,霍夫梯度1:检测的圆与原始图像具有相同的大小,dp=2,检测的圆是原始图像的一半20:检测到的相邻圆的中心的最小距离(如果参数太小,除了一个真实的圆外,还可能会错误地检测到多个相邻圆。如果太大,可能会漏掉一些圆。)param1:在#HOUGHŠu梯度的情况下,它是较高的. 两个阈值传递到Canny边缘检测器(较低的一个小两倍)。param2:在#HOUGHŠu梯度的情况下,它是检测阶段圆心的累加器阈值。它越小,就越可能检测到假圆;minRadius:最小圆半径maxRadius:最大圆半径,如果<=0,则使用最大图像尺寸。如果<0,则返回没有找到半径的中心。

1. 效果图

原始图 VS 检测圆效果图如下:

如下右图可以看到3个外侧圆绿色,圆心红色被成功检测到;

在这里插入图片描述

圆的最小半径设置由25调整为10,也可能会错误的检测到圆,效果图如下:

在这里插入图片描述

检测圆半径的阈值(param2设置35)的结果,最小圆半径设置10,也可能会错误的检测到圆,效果图如下:

在这里插入图片描述

2. 源码

# 霍夫圆检测

import cv2
import numpy as np

cimg = cv2.imread('opencv_logo_350.jpg')
cv2.imshow("origin", cimg)
cv2.waitKey(0)
img = cv2.cvtColor(cimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img = cv2.medianBlur(img, 5)
cimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# - img: 待检测的灰度图
# - cv2.HOUGH_GRADIENT:检测的方法,霍夫梯度
# - 1:检测的圆与原始图像具有相同的大小,dp=2,检测的圆是原始图像的一半
# - 20:检测到的圆的中心的最小距离(如果参数为太小,除了一个真实的圆外,还可能会错误地检测到多个相邻圆。如果太大,可能会漏掉一些圆。)
# - param1:在#HOUGHŠu梯度的情况下,它是较高的. 两个阈值传递到Canny边缘检测器(较低的一个小两倍)。
# - param2:在#HOUGHŠu梯度的情况下,它是检测阶段圆心的累加器阈值。它越小,就越可能检测到假圆;
# - minRadius:最小圆半径,也可能会检测到假圆
# - maxRadius:最大圆半径,如果<=0,则使用最大图像尺寸。如果<0,则返回没有找到半径的中心。
circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20,
                           param1=50, param2=40, minRadius=0, maxRadius=0)
# 最小圆半径设置不合适,也可能会检测到假圆
# circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20,
#                            param1=50, param2=40, minRadius=0, maxRadius=0)
# circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20,
#                            param1=50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=0)

circles = np.uint16(np.around(circles))

print(len(circles))
print(circles)
for i in circles[0, :]:
    # 绘制外圈圆(蓝色)
    cv2.circle(cimg, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)

    # 绘制圆心(红色)
    cv2.circle(cimg, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 3)

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

参考

https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_imgproc/py_houghcircles/py_houghcircles.html#hough-circles


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