import numpy as np def detect_circles_demo(image): dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, 10, 100)#均值偏移滤波 cv.imshow("dst", dst) cimage = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_BGR2GRAY)#灰度图 circles = cv.HoughCircles(cimage, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=...
circles = np.uint16(np.around(circles)) #around对数据四舍五入,为整数 for i in circles[0,:]: cv.circle(image,(i[0],i[1]),i[2],(0,0,255),2) cv.circle(image,(i[0],i[1]),2,(255,0,0),2) #圆心 cv.imshow("detect_circle_demo",image) src = cv.imread("./c.png") ...
Python+OpenCV图像处理之圆检测 霍夫变换不仅可以用来检测直线,同样也可以用来检测圆 python实现 importcv2importnumpy as np__author__="boboa"defdetect_circles_demo(image): dst= cv2.pyrMeanShiftFiltering(image, 10, 100)#均值偏移滤波cimage =cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2GRAY) circles= cv2.HoughCir...
Python3与OpenCV3.3 图像处理(二十)--圆检测 这节同样是代码,代码比较简单,基本上都能看懂 importcv2ascvimportnumpyasnpdefdetect_circles(img): dst=cv.pyrMeanShiftFiltering(img,10,100) cimg=cv.cvtColor(dst,cv.COLOR_BGR2GRAY) circles=cv.HoughCircles(cimg,cv.HOUGH_GRADIENT,1,20,param1=50,param2=3...
importcv2ascvimportnumpyasnpdefdetect_circles(img):dst=cv.pyrMeanShiftFiltering(img,10,100)cimg=cv.cvtColor(dst,cv.COLOR_BGR2GRAY)circles=cv.HoughCircles(cimg,cv.HOUGH_GRADIENT,1,20,param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)circles=np.uint16(np.around(circles))foriincircles[0,:]:cv....
circles:找到的圆的输出向量。每个向量都被编码为一个 3 元素的浮点向量 (x, y, radius) 。 circle_storage: 在 C 函数中,这是一个内存存储,将包含找到的圆的输出序列。 method: 使用的检测方法。目前唯一实现的方法是 CV_HOUGH_GRADIENT ,基本上是 21HT。
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 代码语言:javascript 复制 #-*-coding:utf-8-*-#2021-12-17# 作者:小蓝枣 # opencv圆形检测importcv2ascvimportnumpyasnp ...
cv.imshow("original image", img)# 检测圆circles = detect_circle(img)#绘制圆draw_circle(img, circles) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() AI代码助手复制代码 ② 运行效果图 原始图片: 降噪后效果: 霍夫变换检测圆处理后效果: 取整后效果图:...
importcv2ascvimportnumpyasnpimporttimedefdetect_circles_demo(image):start=time.time()#dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, 10, 100) #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cimage=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)# 卷积操作,-1表示通道数与原图相同circles=cv.HoughCircles(cima...
circles:找到的圆的输出向量。每个向量都被编码为一个 3 元素的浮点向量 (x, y, radius) 。 circle_storage: 在 C 函数中,这是一个内存存储,将包含找到的圆的输出序列。 method: 使用的检测方法。目前唯一实现的方法是 CV_HOUGH_GRADIENT ,基本上是 21HT。