cv2.imshow('3',gray) #param1的具体实现,用于边缘检测 canny=cv2.Canny(img,40,80) cv2.imshow('4', canny) #霍夫变换圆检测 circles=cv2.HoughCircles(gray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,50,param1=80,param2=30,minRadius=15,maxRadius=20) #输出返回值,方便查看类型 print(circles) #输出检测到圆的个数 ...
OpenCV实现的是一个比标准霍夫圆变换更为灵活的检测方法——霍夫梯度法,该方法运算量相对于标准霍夫圆变换大大减少。其检测原理是依据圆心一定是在圆上的每个点的模向量上,这些圆上点模向量的交点就是圆心,霍夫梯度法的第一步就是找到这些圆心,这样三维的累加平面就又转化为二维累加平面。第二步是根据所有候选中...
Hough变换是圆检测的核心算法。它通过将图像从像素空间转换到参数空间,将圆形检测问题转化为累加器投票问题。简而言之,Hough变换能够检测出图像中的圆形。二、实现步骤 导入OpenCV库首先,我们需要导入OpenCV库。你可以使用pip命令来安装OpenCV: pip install opencv-python 加载图像接下来,我们需要加载要进行圆检测的图像。
1.获取原图像的边缘检测图像; 2.设置最小半径、最大半径和半径分辨率等超参数; 3.根据转化后空间的圆心分辨率等信息,设置计数器N(a, b, r); 4.对边缘检测图像的每个白色边缘像素点,其坐标记为(x, y),对于指定的半径r,根据公式 (a-x)^2 + (b-y)^2 = r^2 得到点(a, b)形成的轨迹圆,将轨迹圆...
基于opencv实现圆形检测: HoughCircles函数实现了圆形检测,它使用的算法是改进的霍夫变换,该算法把霍夫变换分为两个阶段,从而减小了霍夫空间的维数。第一阶段用于检测圆心,第二阶段从圆心推导出圆半径。 检测圆心的方法是圆心是它所在圆周所有法线的交汇处,因此只要找到这个交点,即可确定圆心,该方法所用的霍夫空间与...
导入OpenCV库: 首先,你需要确保已经安装了OpenCV库。如果还没有安装,可以使用pip install opencv-python命令进行安装。然后,在你的Python脚本中导入OpenCV库。 python import cv2 读取图像: 使用cv2.imread()函数读取你想要进行圆检测的图像。确保图像路径正确。 python img = cv2.imread('path_to_your_image.jpg'...
Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等)。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。
# 其中:image为灰度图像,method使用的方法为霍夫梯度法,minDist两个圆中心的最小距离 circles=cv.HoughCircles(gray_img,cv.HOUGH_GRADIENT,1,30,param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=50) 第二章:Python + opencv 完整检测代码 ① 源代码
圆检测 (二十二) 轮廓发现 是基于图像边缘提取的基础,寻找对象轮廓的方法,所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓的发现 轮廓发现API findContours 发现轮廓 drawContours绘制轮廓 importcv2ascvdefcontours(image):# 高斯模糊,消除噪声dst=cv.GaussianBlur(image,(9,9),15)# 先变灰度图像gray=cv.cvtColor(dst,cv.COLOR...
Python-OpenCV学习(九)直线圆检测 直线和圆检测: Hough变换是直线和形状检测背后的原理基础,它是由Richard Duda和Peter Huart发明,他们是对PaulHough在10世纪60年代早期所做的工作的拓展: 直线检测: 直线检测通过HoughLines和HoughLinesP函数完成: HoughLines函数用的是标准的Hough变换。