这里opencv中使用霍夫梯度的方法,这里利用了边界的梯度信息 首先对图像进行canny边缘检测,对边缘中的每一个非0点,通过Sobel算法计算局部梯度。那么计算得到的梯度方向,实际上就是圆切线的法线。三条法线即可确定一个圆心,同理在累加器中对圆心通过的法线进行累加,就得到了圆环的判定。 其他形状 无论是直线还是圆,都...
检测复杂背景下的圆 opencv python opencv检测圆代码 这篇对霍夫变换实现圆形检测进行汇总~ 总体来讲,检测圆形和检测直线的实现原理相似,在笛卡尔坐标下,圆的表示方程为:(x-a)²+(y-b)²=r²;但在极坐标下,假设已知圆心(x0,y0),那么圆上的点可以表示为: 所以对于任意一个圆, 假设中心像素点p(x0, ...
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 print(len(circles[0])) print('---我是条分割线---') #根据检测到圆的信息,画出...
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 print(len(circles[0])) print('---我是条分割线---') #根据检测到圆的信息,画出...
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...
使用Python和OpenCV精确求出同心圆图案的圆心,主要依赖于图像处理技术、轮廓检测及几何运算。首先,通过对图像进行预处理,如灰度化、二值化、噪声滤波等操作,凸显出同心圆的轮廓。接着,采用OpenCV中的轮廓检测算法找出同心圆的轮廓。最后,根据轮廓信息利用几何方法计算出每个圆的几何中心,同心圆的圆心即为所有圆几何中心...
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。可以使用cv2.imread()函数来加载图像: import cv2 image = cv2.imread('path_to_image.jpg') 转换为灰度图像在进行Hough变换之前,我们需要将图像转换为灰度图像。可...
导入OpenCV库: import cv2 import numpy as np 复制代码 读取图像并转换为灰度图像: image = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 复制代码 进行图像预处理,例如使用高斯模糊去噪声: blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) 复制代码 使用霍夫圆变换检测图像...
Python OpenCV 365 天学习计划,与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 35 篇。 基础知识铺垫 通过检索相关资料,学习到了霍夫圆检测的一点点皮毛知识,它的基本内容是认为图像上任何一个非零像素点,都有可能是一个潜在圆形上的一点。通过投票计算,生成累计坐标平面,然后在设置一个累计权重,去定位圆...
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...