opening = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 形态学开运算 bila = cv2.bilateralFilter(opening, 10, 100, 200) # 双边滤波消除噪声 edges = cv2.Canny(opening, 50, 100) # 边缘识别 # 识别圆形 circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=100, param2=...
import numpy as np def circle(image): img = cv2.medianBlur(image, 5) cimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) print('the shape of cimg: ', cimg.shape) # circles = cv2.HoughCircles(img,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,100, # param1=100,param2=30,minRadius=40, maxRadius=70) circles = ...
cv2.HoughCircles()函数利用霍夫变换查找图像中的圆,其基本格式如下: circles = cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius]]]) 参数说明: circles:返回的圆 image:原图像,必须是 8 位的单通道二值图像 method:查找方法,可设置为 cv2.HOUGH_GRADIENT和cv2.H...
cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 结果如下: 附加资源 https://docs.opencv.org/4.1.2/da/d53/tutorial_py_houghcircles.html https://docs.opencv.org/4.1.2/dd/d1a/group__imgproc__feature.html#ga47849c3be0d0406ad3ca45db65a25d2d...
cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist, circles, param1, param2, minRadius, maxRadius) 1:image为输入图像,需要灰度图 2:method为检测方法:CV_HOUGH_GRADIENT 3:dp为检测内侧圆心的累加器图像的分辨率于输入图像之比的倒数, 如dp=1,累加器和输入图像具有相同的分辨率 ...
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...
# Read image as gray-scaleimg = cv2.imread('circles.png', cv2.IMREAD_COLOR)# Convert to gray-scalegray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# Blur the image to reduce noiseimg_blur = cv2.medianBlur(gray, 5)# Apply hough transform...
# Read image as gray-scaleimg = cv2.imread('circles.png', cv2.IMREAD_COLOR)# Convert to gray-scalegray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# Blur the image to reduce noiseimg_blur = cv2.medianBlur(gray, 5)# Apply hough transform on the imagecircles = cv2.HoughCircles(img_blur, ...
HoughCircles是OpenCV库中的一个函数,用于在图像中检测圆形对象。它基于霍夫变换算法,通过在参数空间中搜索圆心和半径的组合来实现圆的检测。 HoughCircles函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist, param1, param2, minRadius, maxRadius) ...
在OpenCV中使用HoughCircles函数来检测图像中的圆圈。它需要以下参数: image:输入图像。 methods:检测方法。 dp:累加器分辨率和图像分辨率的反比。 mindst:检测到圆圈的中心之间的最小距离。 param_1和param_2:这些是特定于方法的参数。 min_Radius:要检测的圆的最小半径(以像素为单位)。